pandas DataFrame如何根据指定列值提取对应列的匹配数值

你可以通过以下两种方式实现需求，分别适配不同的数据规模：

• 小数据量（写法简单易读）：
  用apply逐行取值，代码逻辑直观，适合行数不多的场景：

  import pandas as pd
  
  # 构造示例DataFrame
  fruits = pd.DataFrame({
      "apple": [1, 1.5, 2], 
      "cherry": [2, 3, 1],
      "banana": [2, 4, 5], 
      "prices": ["apple", "banana", "cherry"]
  })
  
  # 新增price_fruits列
  fruits['price_fruits'] = fruits.apply(lambda row: row[row['prices']], axis=1)
  

• 大数据量（性能更高）：
  用numpy高级索引避免逐行循环的开销，处理十万级以上行数时效率提升明显：

  fruits['price_fruits'] = fruits.to_numpy()[
      fruits.index, 
      fruits.columns.get_indexer(fruits['prices'])
  ]
  

运行后输出的fruits结构和你给出的预期结果完全一致：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者RMNB