如何基于另一列的值在熊猫中创建列

Question

我通过将一个列中的值添加到创建该新列的列的索引中，创建了一个新列。但是，我的问题是，当我在示例列上实现代码时，代码工作正常，但是当我传递已经存在的数据框时，它将引发错误，“只能执行标量值的操作”。根据我发现的代码是dist，这就是为什么它会引发错误。

我尝试将数据框转换为字典或列表，但是没有运气。

 df = pd.DataFrame({'Name': ['Sam', 'Andrea', 'Alex', 'Robin', 'Kia',    'Sia'], 'Age':[14,25,55,8,21,43], 'd_id_max':[2,1,1,2,0,0]})`

df['Expected_new_col'] = df.loc[df.index + df['d_id_max'].to_list, 'Age'].to_numpy()

print(df)

  

错误：只能执行标量值的操作。

这是我要实现此代码的数据框：

      Weight   Name     Age     1     2   abs_max d_id_max
  0     45     Sam      14     11.0  41.0   41.0    2
  1     88     Andrea   25     30.0 -17.0   30.0    1
  2     56     Alex     55    -47.0 -34.0   47.0    1
  3     15     Robin    8      13.0  35.0   35.0    2
  4     71     Kia      21     22.0  24.0   24.0    2
  5     44     Sia      43     2.0   22.0   22.0    2
  6     54     Ryan     45     20.0  0.0    20.0    1

Answer 1

这样编写新列不会返回错误：

df.loc[df.index + df['d_id_max'], 'Age'].to_numpy() 

编辑： 您应先将d_id_max的格式设置为int（或float）：

df['d_id_max'] = df['d_id_max'].astype(int)

Answer 2

解决方案非常简单，因为出现了错误，因为d_id_max列的数据类型是对象类型，应该是浮点数或整数，所以我更改了数据类型，效果很好。