創建一個向量，該向量具有根據Pandas DataFrame中的條件從Numpy數組中選擇的值

Question

我正在使用包含兩列帶整數的pandas df。 對於df的每個數據，我想選擇這兩個整數，將它們用作[row，column]對，以從np.array中提取值，並使用提取的值創建一個新的np.array。

更詳細地，我的df包含以下條目：

             State  FutureState
DATE                                                         
1947-10-01       0            0
1948-01-01       0            1
1948-04-01       1            1
1948-07-01       1            1

對於每個Date ，我想選擇[State，FutureState]對，並從以下名為P np.array中提取相應的[row，column]項目：

array([[ 0.7,  0.3],
       [ 0.4,  0.6]])

使用這些值，我想創建一個名為Transition的新np.array，其中包含以下值：

[P[0,0],P[0,1],P[1,1],P[1,1]] = [0.7, 0.3, 0.6, 0.6] 

用作數組P索引的[0,0], [0,1], [1,1] [1,1] [State,FutureState]對是每個日期[1947-10-01， 1948-01-01，1948-04-01，1948-07-01）。

我已經嘗試過許多不同的方式來解決我的問題，但無濟於事。 有人可以建議如何成功創建Transition向量嗎？

Answer 1

這個怎么樣？

df.apply(lambda x:P[x[0],x[1]], axis=1)

它按照您的描述進行操作，沿df逐行（因此適用於axis=1 ），並使用條目作為在P進行選擇的索引。

Answer 2

嘗試這個：

p[df.State, df.FutureState]

這是完整的代碼：

import io
import pandas as pd
import numpy as np

txt = """             State  FutureState                                                        
1947-10-01       0            0
1948-01-01       0            1
1948-04-01       1            1
1948-07-01       1            1"""

df = pd.read_csv(io.BytesIO(txt), delim_whitespace=True)
p = np.array([[ 0.7,  0.3], [ 0.4,  0.6]])
p[df.State, df.FutureState]