从 pandas 中的已知索引中获取行数据答案

【问题标题】：Fetch row data from known index in pandas从 pandas 中的已知索引中获取行数据
【发布时间】：2020-09-26 16:11:47
【问题描述】：

df1:

   col1   col2
0   a     5
1   b     2
2   c     1

df2:

   col1
0   qa0
1   qa1
2   qa2
3   qa3
4   qa4
5   qa5

最终输出：

   col1   col2  col3
0   a     5     qa5
1   b     2     qa2
2   c     1     qa1

基本上，在 df1 中，我为另一个 df 数据存储了索引。我必须从 df2 获取数据并将其附加到 df1 中。
我不知道如何通过索引号获取数据。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

由另一个Series使用Series.map：

df1['col3'] = df1['col2'].map(df2['col1'])

或将DataFrame.join 与rename 列一起使用：

df1 = df1.join(df2.rename(columns={'col1':'col3'})['col3'], on='col2')

print (df1)
  col1  col2 col3
0    a     5  qa5
1    b     2  qa2
2    c     1  qa1

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用iloc 获取数据，然后使用to_numpy 获取值

df1["col3"] = df2.iloc[df1.col2].to_numpy()

df1
  col1  col2 col3
0    a     5  qa5
1    b     2  qa2
2    c     1  qa1

【讨论】：