假设我有以下 Dataframe :
A B C D Count
0 0 0 0 0 12.0
1 0 0 0 1 2.0
2 0 0 1 0 4.0
3 0 0 1 1 0.0
4 0 1 0 0 3.0
5 0 1 1 0 0.0
6 1 0 0 0 7.0
7 1 0 0 1 9.0
8 1 0 1 0 0.0
... (truncated for readability)
和一个数组:Count
我想访问Count
的值,给定上面每列的值。在本例中,这将是row 7
,Count = 9.0
我可以通过解构数组中的每个值来使用iloc或at,但这似乎效率很低。我想知道是否有一种方法可以将数组中的值Map到列的值。
3条答案
按热度按时间jljoyd4f1#
您可以使用索引键数据行名称的清单来索引DataFrame,并将产生的检视与数组进行比较,使用NumPy广播一次对每一行进行比较。然后将产生的Boolean DataFrame折迭为具有
all()
的Boolean数据列索引,并使用该索引来索引Count数据行。如果
df
是 Dataframe ,a
是数组(或列表):inn6fuwd2#
我刚才使用了
.loc
命令,并搜索了如下所示的多个条件:输出:
不过,我更喜欢阿恩的回答:)
mspsb9vt3#
您可以尝试使用
tuple