从 pandas 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

Series.map被另一个人使用Series：df1['col3'] = df1['col2'].map(df2['col1'])DataFrame.join或者与列一起使用rename：df1 = df1.join(df2.rename(columns={'col1':'col3'})['col3'], on='col2')print (df1)  col1  col2 col30    a     5  qa51    b     2  qa22    c     1  qa1

Answer 2

您可以使用iloc来获取数据，然后to_numpy获取值df1["col3"] = df2.iloc[df1.col2].to_numpy()df1  col1  col2 col30    a     5  qa51    b     2  qa22    c     1  qa1