Pandas技术问询：根据指定列索引提取DataFrame对应值

嘿，我来帮你搞定这个提取需求！你要做的就是根据r里指定的列ID，从cs中精准提取对应位置的值，用Pandas可以轻松实现：

首先我们得把r里的浮点数列ID转成整数（因为cs的列名是整数类型，直接用浮点数会匹配不到），然后用Pandas专门的lookup方法来快速匹配行索引和列标签，这是效率最高的方式之一：

import pandas as pd

# 把r中的列ID从浮点数转为整数（r只有一列，列名为0）
r_int = r[0].astype(int)

# 使用lookup提取对应位置的值，并用原索引构建结果Series
result = pd.Series(cs.lookup(cs.index, r_int), index=cs.index)

print(result)

运行这段代码后，你会得到期望的结果：

130    S
143    C
146    C
324    S
327    R
dtype: object

备选方法：逐行处理（更直观） #

如果你偏好更易理解的逐行操作，也可以用apply方法实现：

result = cs.apply(lambda row: row[r.loc[row.name]], axis=1)

它会遍历cs的每一行，根据当前行的索引找到r中对应的列ID，再提取该行对应列的值，结果和上面完全一致。

小提示 #

• lookup是Pandas专门为“按行+列标签提取值”设计的方法，数据量越大，它的性能优势越明显，比apply高效很多。
• 一定要把r的浮点数转成整数，不然会因为列名类型不匹配，提取不到正确的值哦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dayum