根据索引从熊猫系列列表中提取到另一个系列答案

【问题标题】：Extracting from lists of pandas series to another based on indexes根据索引从熊猫系列列表中提取到另一个系列
【发布时间】：2018-10-11 21:25:29
【问题描述】：

我有具有 2 个系列的 pandas 数据框，每个系列都包含 2d 数组，例如， a 是第一个系列子数组，长度不同，如

a: 
0 [[1,2,3,4,5,6,7,7],[1,2,3,4,5],[5,9,3,2]]
1 [[1,2,3],[6,7],[8,9,10]]

和 b 是第二个，但它的子数组只有一个元素，如

b:
 0 [[0],[2],[3]]
 1 [ [1],[0],[1]]

我想根据 b 中给出的索引提取 a 系列的元素。上面例子的结果应该是这样的：

0 [1,3,2]
1 [2, 6, 9]

有人可以帮忙吗？非常感谢

【问题讨论】：

你应该发布数据框而不是系列
账户索引 0 [[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 7], [1, 2, 3], [6, 7],[8,9,10 ]] [[3], [0], [0], [2]] 1 [[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 7], [1, 2, 3]] [[4 ], [1]] 2 [[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 7]] [[2]]

标签： python arrays pandas numpy multidimensional-array

【解决方案1】：

设置

a = pd.Series({0: [[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 7], [1, 2, 3, 4, 5], [5, 9, 3, 2]],
               1: [[1, 2, 3], [6, 7], [8, 9, 10]]})

b = pd.Series({0: [[0], [2], [3]], 1: [[1], [0], [1]]})

由于您有不同大小的列表，因此很难提高效率，但这里有一个使用列表理解和 zip 的解决方案：

out = pd.Series([[x[y] for x, [y] in zip(i, j)] for i, j in zip(a, b)])

0    [1, 3, 2]
1    [2, 6, 9]
dtype: object

【讨论】：

这个解决方案比我的想法漂亮得多，我可以哭了！干得好。
非常感谢，但它给了我 IndexError: Invalid index to scalar variable
那么您提供的示例并不能准确地代表您的数据。确保您的列实际上是列表而不是字符串，但此代码使用我提供的设置数据工作
再次感谢大家的帮助。数组内部是 numpy 数组，请问您知道该怎么做吗？

【解决方案2】：

您可以使用apply 来索引a 和b：

df.apply(lambda row: [row.a[i][row.b[i][0]] for i in range(len(row[0]))], axis=1)   
0    [1, 3, 2]
1    [2, 6, 9]
dtype: object

数据：

data = {"a":[[[1,2,3,4,5,6,7,7],[1,2,3,4,5],[5,9,3,2]],
             [[1,2,3],[6,7],[8,9,10]]],
        "b": [[[0],[2],[3]], 
              [[1],[0],[1]]]}
df = pd.DataFrame(data)

【讨论】：