从一个 df 中获取值并存储到另一个 df 中，并同时将值分配给每一行的新列名

Question

有没有办法从一个数据帧中获取数据，例如使用 loc，基于条件，如果为真，则在该行中检索多个值（即来自不同列）并将它们附加到新行中的另一个数据帧（例如location: index+1) 但将每个值存储在与原始数据框列名不同的列中。 并且不使用循环。

我最初是通过循环遍历数据帧并将所需数据附加到新数据帧来完成此操作的，但我无法使用循环。

是）我有的：

data.columns = […,"Age", …., "Pclass"] # columns needed: "Age" and "Pclass"
pas12to19.columns = ["AGE_12", "AGE_TEEN", "PCLASS"]

将 12 岁添加到新 df，将 13-19 岁添加到新 df

df12 = data.loc[((data['Age'] == 12)), ['Age', 'Pclass']]
df13to19 = data.loc[((data['Age'] < 20) & (data['Age'] > 12)), ['Age', 'Pclass']]

存储在 pas12to19 df

pas12to19 = pas12to19.append(df12)
pas12to19 = pas12to19.append(df13to19)

此方法将原始数据框中的列名称添加到新数据框中。 然后我需要过滤pas12to19数据帧并将一列中的值移动到相应的列，然后删除来自原始数据帧的列Age和Pclass 。 我认为有更好的方法。

我想做的事情（但不允许）：

pas12to19["AGE_TEEN", "PCLASS"] = data.loc[((data['Age'] < 20) & (data['Age'] > 12)), ['Age', 'Pclass']]

即商店Age在AGE_TEEN和存储Pclass在PCLASS 。

原始df表Data

... Pclass Age ...
    3      17
    1      15
    3      13
    1      19
    2      15

新的和预期的 df 表pas12to19

    AGE_12 AGE_TEEN PCLASS
    NaN    17       3
    NaN    15       1
    NaN    13       2
    12     NaN      1
    NaN    15       1