根據不同的列值選擇熊貓數據框的列值

Question

將我的頭髮拉過來，儘管我確信有人會提供一個簡單的答案。

data = [{'check': None, 'iterator': 1, 'x1': 1, 'x2': 2, 'x3':3}, 
     {'check': None, 'iterator': 2, 'x1': 1, 'x2': 2, 'x3':3}, 
     {'check': None, 'iterator': 3, 'x1': 1, 'x2': 2 , 'x3':3}] 
df = pd.DataFrame(data) 
display(df) 

我試圖通過轉變由值在「迭代器」一欄荷蘭國際集團到右側，以填補檢查列。即，「檢查」的第一行將是1，第二行將是2，第三行將是3.

這是我正在處理的更大的數據集的簡化，所以我會欣賞矢量化碼。

Answer 1

您可能需要使用numpy的advanced indexing：

df['check'] = df.filter(like="x").values[np.arange(len(df)), df.iterator - 1] 

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爲了避免混淆，這裏是一個不同的例子：

data = [{'check': None, 'iterator': 2, 'x1': 3, 'x2': 4, 'x3':3}, 
     {'check': None, 'iterator': 1, 'x1': 1, 'x2': 5, 'x3':3}, 
     {'check': None, 'iterator': 2, 'x1': 2, 'x2': 2 , 'x3':1}] 
df = pd.DataFrame(data) 

df['check'] = df.filter(like="x").values[np.arange(len(df)), df.iterator-1] 
df