根据 df2 中的条件查找 df1 中的列值

Question

我有一个 df y1，其中有一列“col_min_val”。 在这个 df 中，我存储了存储最小值的列（可以是从 y1 到 y50 的任何值）。

我想根据存储在 y1 中的“col_min_val”中的列名从名为 Ideal_df_test 的第二个 df 中获取相应的值。

假设 y1

X	col_min_val
-20.0	y10
-19.9	y23
-19.8	y10

Ideal_df_test：对于 x = -20.0 我想 go 以 x = -20.0 和列 = y10 行并获取存储在其中的值。

我试过这段代码：

for i in range(len(y1)):
    y_ideal['y1'] = ideal_df_test[y1['col_min_val'].values[i]]

但它不能正常工作，因为它只存储一列中的值。 在我的示例中，所有内容都将具有基于 y10 的值。

我在哪里错了？

编辑：

Ideal_df_test 看起来像这样：

X	y1	...	y50
-20.0	2.3	...	0.1102
-19.9	-10.32	...	23.05
-19.8	7500.0035	...	-1.2345

预期 output：

X	y_from Ideal_df_test
-20.0	10
-19.9	7889.123
-19.8	4.35

其中 10 和 4.35 将是存储在 y10 中的值。 7889.123 存储在 y23 中的值。

Answer 1

尝试这个

df.set_index('DICT_KEY_COLUMN').to_dict()['DICT_VALUE_COLUMN']

这将创建一个字典，其中键是您设置的索引，值是指定的第二列。