根据不同的列值选择Pandas Dataframe列值

Question

把头发拉过来，虽然我确定有人会提供一个简单的答案。

data = [{'check': None, 'iterator': 1, 'x1': 1, 'x2': 2, 'x3':3},
         {'check': None,  'iterator': 2, 'x1': 1, 'x2': 2, 'x3':3},
         {'check': None,  'iterator': 3,  'x1': 1,  'x2': 2 , 'x3':3}]
df = pd.DataFrame(data)
display(df)

我试图通过＆＃34; iterator＆＃34;中的值 shift 向右填充检查列。柱。即，第一行＆＃34;检查＆＃34;将是1，第二个将是2，第三个将是3.

它是我正在处理的更大数据集的简化，所以我很欣赏矢量化代码。

Answer 1

您可能希望使用numpy的{​​{3}}：

df['check'] = df.filter(like="x").values[np.arange(len(df)), df.iterator - 1]

advanced indexing

为避免歧义，这是一个不同的例子：

data = [{'check': None, 'iterator': 2, 'x1': 3, 'x2': 4, 'x3':3},
        {'check': None,  'iterator': 1, 'x1': 1, 'x2': 5, 'x3':3},
        {'check': None,  'iterator': 2,  'x1': 2,  'x2': 2 , 'x3':1}]
df = pd.DataFrame(data)

df['check'] = df.filter(like="x").values[np.arange(len(df)), df.iterator-1]
df