Pandas - 如何使用另一个 DF 的值从没有任何“键”的大型 DF 中提取值？

Question

我有一个大矩阵作为 pandas DF，没有任何“键”，但顶部有简单的数字。 一个较小的版本只是为了演示这里的问题，就像这个输入：

M=pd.DataFrame(np.random.rand(4,5))

我想要完成的是使用另一个给定的 DF 作为具有这样结构的参考

N=pd.DataFrame({'A':[2,2,2],'B':[2,3,4]})

...从大 DF 中提取值，而“A”的值对应于大DF的ROW编号和“B”值对应于COLUMN编号，以便预期的 output 看起来像这样：

Large DF
          0         1         2         3         4
0  0.766275  0.910825  0.378541  0.775416  0.639854
1  0.505877  0.992284  0.720390  0.181921  0.501062
2  0.439243  0.416820  0.285719  0.100537  0.429576
3  0.243298  0.560427  0.162422  0.631224  0.033927

Small DF
   A  B
0  2  2
1  2  3
2  2  4

Expected Output:
   A  B extracted values 
0  2  2 0.285719
1  2  3 0.100537
2  2  4 0.429576

到目前为止，我已经尝试过类似这样的不同版本

N['extracted'] = M.iloc[N['A'].astype(int):,N['B'].astype(int)]

..但它一直失败并出现错误提示

TypeError: cannot do positional indexing on RangeIndex with these indexers
[0    2
 1    2
 2    2

哪种方法最好？ 通过将 DF 转换为 numpy arrays 来完成这项工作是否更好？

感谢帮助！

Answer 1

我想你想使用申请 function。 这会逐行遍历您的数据集。

N['extracted'] = N.apply(lambda row: M.iloc[row['A'], row['B']], axis=1)