从 pandas 的已知索引中获取行数据

Question

df1：   col1   col20   a     51   b     22   c     1 df2:   col10   qa01   qa12   qa23   qa34   qa45   qa5最终输出：   col1   col2  col30   a     5     qa51   b     2     qa22   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 col3

0    a     5  qa5

1    b     2  qa2

2    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 col3

0    a     5  qa5

1    b     2  qa2

2    c     1  qa1