从熊猫中的已知索引中获取行数据

Question

df1：

   col1   col2
0   a     5
1   b     2
2   c     1
 

df2：

   col1
0   qa0
1   qa1
2   qa2
3   qa3
4   qa4
5   qa5

最终输出：

   col1   col2  col3
0   a     5     qa5
1   b     2     qa2
2   c     1     qa1

基本上，在df1中，我为另一个df数据存储了索引。我必须从df2获取数据并将其附加到df1中。
我不知道如何通过索引号获取数据。

Answer 1

由另一个Series使用Series.map：

df1['col3'] = df1['col2'].map(df2['col1'])

或在rename列中使用DataFrame.join：

df1 = df1.join(df2.rename(columns={'col1':'col3'})['col3'], on='col2')

---

print (df1)
  col1  col2 col3
0    a     5  qa5
1    b     2  qa2
2    c     1  qa1

Answer 2

您可以使用iloc获取数据，然后使用to_numpy获取值

df1["col3"] = df2.iloc[df1.col2].to_numpy()

df1
  col1  col2 col3
0    a     5  qa5
1    b     2  qa2
2    c     1  qa1