對 Python 來說相當陌生，我目前正試圖根據資料幀的值從串列/陣列中提取一個值。
想象一下我有這個陣列。這個陣列我可以手動創建，所以我可以以任何我想要的方式放置數字我只是認為這個 python 串列是最好的，但我可以在這里做任何事情
value = [[30, 120, 600, 3000], [15, 60, 300, 1500], [30, 120, 600, 3000], [10, 40, 200, 1000],[10, 40, 200, 1000], [10, 40, 200, 1000], [10, 40, 200, 1000], [5, 20, 100, 500]]
我還有一個來自更大/動態處理的資料框，其中我有兩列，它們是 int 型別。這里以重新創建這 2 列的代碼為例。id1 的陣列可能值從 0 到 6，id2 從 0 到 3
data = {'id1': [4, 2, 6, 6], 'id2': [1, 2, 3, 1]}
df = pd.DataFrame(data)
我想要做的是在資料幀 df 中添加一個附加列，該列基于陣列的值，具體取決于兩列。因此，例如資料幀的第一行將采用 value[4][1]=40 的值來結束這樣的資料幀
result = {'id1': [4, 2, 6, 6], 'id2': [1, 2, 3, 1], 'matched value': [40, 600, 1000, 40]}
dfresult = pd.DataFrame(result)
我對實作這一目標的最佳方法有點迷茫。我想到的是一個非常殘酷的解決方案，我可以做的是獲取多維陣列的值，然后創建一個串列，其中包含所有可能的 7*4 組合，在資料框中創建一個新列兩個id的連接，然后根據簡單的條件進行直接連接。這在這種情況下可能會起作用，因為可能的組合很少，但我確信這里有一個學習機會，可以以一種動態的方式使用串列，這讓我無法理解！謝謝！
uj5u.com熱心網友回復：
您可以使用串列推導來迭代 id 對并檢索每對的相應值
df['matched_val'] = [value[i][j] for i, j in zip(df['id1'], df['id2'])]
或者使用 numpy 索引的更好解決方案，但僅當內部子串列value長度相等時才適用：
df['matched_val'] = np.array(value)[df['id1'], df['id2']]
結果
id1 id2 matched_val
0 4 1 40
1 2 2 600
2 6 3 1000
3 6 1 40
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