select 列值基于 Pandas DataFrame 中的索引名称

Question

我有一个名为 score_df 的score_df有一个名为Score的列，并且索引的名称如下

           Score
year       0.029827
yesterday  0.029827
you        0.089482
zeros      0.029827
zones      0.029827

我有另一个df有一个名为df['keywords']的列，其中包含各种关键字。 我需要遍历此列并在score_df的索引中搜索，如果索引与关键字匹配，我需要 append 它是列表中的Score值。 我正在使用以下代码。

for key_w in df['keyword'].to_list():
    result = score_df.loc[key_w, :]

但它给出了KeyError: 'keyword value' 。 有人可以帮助我如何 select 所需的值？ 谢谢

Answer 1

我认为你需要DataFrame.merge与默认内连接：

print (score_df)
              Score
year       0.029827
yesterday  0.029827
you        0.089482
zeros      0.029827
zones      0.029827

print (df)
     keyword
0      aaaaa
1  yesterday
2        you

print (score_df.merge(df, left_index=True, right_on='keyword'))
      Score    keyword
1  0.029827  yesterday
2  0.089482        you

L = score_df.merge(df, left_index=True, right_on='keyword')['Score'].tolist()
print (L)
[0.029827, 0.089482]

或 select 在Index.isin和boolean indexing中按列keyword索引：

L = score_df.loc[score_df.index.isin(df['keyword']), 'Score'].tolist()

Answer 2

您可以使用方法filter 。 例如：

df1

   col
A    0
B    1
C    2

df2

  keys
0    A
1    B
2    Z


df1.filter(df2['keys'], axis=0)

Output：

   col
A    0
B    1

要将其转换为列表，请使用tolist()