Python Pandas如何为DataFrame新增列，按Select列取值引用对应列值

方法1：使用pandas lookup 方法（性能最优，适合大数据量） #

直接根据行索引和Select列对应的列名取值，代码如下：

import pandas as pd

# 假设你的原始DataFrame名称为df
# 如果你的数值列列名为字符串类型，需要将Select列值转为字符串匹配
df['Value'] = df.lookup(df.index, df['Select'].astype(str))

# 如果你的数值列列名本身是整数类型，不需要转类型，直接用下面的代码即可
# df['Value'] = df.lookup(df.index, df['Select'])

方法2：使用apply逐行处理（逻辑直观，适合小数据量） #

逐行读取Select的值，再取对应列的数值：

df['Value'] = df.apply(lambda row: row[str(row['Select'])] if isinstance(df.columns[1], str) else row[row['Select']], axis=1)

执行完以上任意一种方法后，得到的df就是你需要的包含Value列的目标结果。

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