Pandas/Python：如何基于其他列值按条件创建新列BB

你可以通过两种常见方式实现需求，两种方式均能完全匹配你的预期输出：

方式1：向量运算（优先推荐，数据量大时效率更高） #

利用numpy数组的索引特性直接批量取值，避免逐行遍历：

import numpy as np

# 提取待匹配的1/2/3列转为numpy数组
val_arr = df[["1", "2", "3"]].values
# TGR1值对应列的索引（1对应0，2对应1，3对应2）
col_index = df["TGR1"] - 1
# 按条件生成BB列
df["BB"] = np.where(df["TGR1"] == 0, 0, val_arr[df.index, col_index])

方式2：apply逐行处理（写法直观，适合小数据量场景） #

通过行级apply直接按行规则计算：

df["BB"] = df.apply(
    lambda row: 0 if row["TGR1"] == 0 else row[str(row["TGR1"])],
    axis=1
)

你之前尝试的代码问题在于df.columns == test.TGR1.value是整列比较逻辑，无法实现每行根据TGR1的值取对应列的效果，上述两种方案均可解决该问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者chuky pedro