通过多个指数获取熊猫数据

Question

假设我有以下数据：

np.random.seed(42)
data = pd.DataFrame(np.random.randn(3,3))

我希望获取按行和列索引的值：

rows = [0, 1, 2]
cols = [2, 1, 1]

但是，执行data.loc[rows, cols]会给我数据帧：

        2           1          1
0   0.647689    -0.138264   -0.138264
1   -0.234137   -0.234153   -0.234153
2   -0.469474   0.767435    0.767435

而我真正追求的行为如下：

[data.loc[r, c] for r,c in zip(rows, cols)]
>>> [0.6476885381006925, -0.23415337472333597, 0.7674347291529088]

在大熊猫中做到这一点的正确/有效方法是什么？

Answer 1

将数据帧转换为 numpy 数组2d并使用花哨的索引：

#pandas 0.24+
arr = data.to_numpy()[rows, cols]
#pandas below
arr = data.values[rows, cols]
print (arr)
[ 0.64768854 -0.23415337  0.76743473]

Answer 2

你正在寻找一个熊猫内置函数，iat。

运行与您完全相同的代码，并将data.loc替换为data.iat将生成所需的输出。

np.random.seed(42)
data = pd.DataFrame(np.random.randn(3,3))
rows = [0, 1, 2]
cols = [2, 1, 1]
[data.iat[r, c] for r,c in zip(rows,cols)]
>>> [0.6476885381006925, -0.23415337472333597, 0.7674347291529088]