提问人：guedj 提问时间：10/20/2023 更新时间：10/20/2023 访问量：55
带有包含列表的列的 Pandas 数据帧：如何“动态”访问元素
Pandas dataframe with a column containing lists : how to access elements "dynamically"
问：
在我的数据帧中，我有一列（Vector）包含一些元素列表：
import pandas as pd
x1 = ['A1','B1','C1']
x2 = ['A2','B2','C2','D2']
df = pd.DataFrame([['ID_1',0,x1],['ID_2',2,x2]], columns=['ID','Key','Vector'])
print(df)
ID Key Vector
0 ID_1 0 [A1, B1, C1]
1 ID_2 2 [A2, B2, C2, D2]
我想添加一个新列（Value），其中包含 （Key） 中给定位置的 Vector 元素：
ID Key Vector Value
0 ID_1 0 [A1, B1, C1] A1
1 ID_2 2 [A2, B2, C2, D2] C2``
我可以“静态”地做到这一点，例如 df['Value'] = df['Vector'].apply（lambda x： x[1]） 来始终获取位于每个列表索引 1 处的元素，但我不知道如何重用类似的语法来动态获取它（基于 Key）。提前感谢您的任何提示！
答：
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Andrej Kesely
10/20/2023
#1
尝试：
df["Value"] = df.apply(lambda x: x.Vector[x.Key], axis=1)
print(df)
指纹：
ID Key Vector Value
0 ID_1 0 [A1, B1, C1] A1
1 ID_2 2 [A2, B2, C2, D2] C2
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guedj
10/20/2023
谢谢，这正是我在重用 lambda 语法时所寻找的。
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Jacob H
10/20/2023
#2
尝试
df['Value'] = df.apply(lambda row: row['Vector'][row['Key']], 1)
当您在整个 DataFrame （） 而不是单个列 （） 上使用时，它会将每一行作为 pandas 系列提供给函数（当我们指定 axis = 1 时，否则它是每列），这允许您定义访问该行中多个值的函数。.applydf.applydf['Value'].apply
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guedj
10/20/2023
感谢您提供正确的语法以及有关 apply 的解释。
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mozway
10/20/2023
#3
使用列表推导式和 zip：
df['Value'] = [v[k] for k,v in zip(df['Key'], df['Vector'])]
或者，使用矢量化方法：
df['Value'] = (pd.DataFrame(df['Vector'].tolist())
.to_numpy()[np.arange(len(df)), df['Key']]
)
输出：
ID Key Vector Value
0 ID_1 0 [A1, B1, C1] A1
1 ID_2 2 [A2, B2, C2, D2] C2
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