在Pandas中基于依赖列和分隔符解析值

Question

在下面的示例Pandas数据框中，Col2包含Col1中参数的值。例如，c的值在第1行中为2，在第2行中为7。是否可以从Pandas中的此数据框中提取c的值？

pd.DataFrame({'col1': ['a:b:c:d', 'a:b:x:y:c:d'],
             'col2': ['0:1:2:3', '3:4:5:6:7:8']})

预期输出：

pd.Series([2,7], name='c')

Answer 1

你可以这样做：

def f(x):
    p = dict(zip(x['col1'].split(":"),x['col2'].split(":")))
    return p['c']

df.apply(f,axis=1).astype(int).rename('c')

或者如果你想要lambda：

df.apply(lambda x: dict(zip(x['col1'].split(":"),x['col2'].split(":")))['c'],axis=1).astype(int).rename('c')

输出：

0    2
1    7
Name: c, dtype: int32