我有一个由数据和另一个数据帧组成的数据帧，其中包含一行携带索引。
data = {'col_1': [4, 5, 6, 7], 'col_2': [3, 4, 9, 8],'col_3': [5, 5, 6, 9],'col_4': [8, 7, 6, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
ind = {'ind_1': [2], 'ind_2': [1],'ind_3': [3],'ind_4': [2]}
ind = pd.DataFrame(ind)
两者的列数相同。我想提取与存储在ind中的索引相对应的df的值，以便在末尾获得一行。
对于该数据，它应该是：[6, 4, 9, 6]。我尝试了df.loc[ind.loc[0]]，但这当然给了我四个不同的行，而不是一个。
我的另一个想法是zip列和行，并对它们进行迭代。但我觉得应该有一个更简单的方法。
您可以转到NumPy域并在那里进行索引：
In [14]: df.to_numpy()[ind, np.arange(len(df.columns))]
Out[14]: array([[6, 4, 9, 6]], dtype=int64)
这将CCD_ 6从CCD_ 7和CCD_；因此我们得到了[2, 0]、[1, 1]等处的值
还有df.lookup，但它正在被弃用，所以…
In [19]: df.lookup(ind.iloc[0], df.columns)
~Anaconda3Scriptsipython:1: FutureWarning: The 'lookup' method is deprecated and will beremoved in a future version.You can use DataFrame.melt and DataFrame.locas a substitute.
Out[19]: array([6, 4, 9, 6], dtype=int64)