Python KeyError: pandas: match row value to column name/key where some keys are missing

Question

我有如下所示的 DataFrame：

Q5 | Q10 | Q41 | item 
a  | b   | c   |  Q5  
d  | e   | f   |  Q10  
g  | h   | i   |  Q571    
j  | k   | l   |  Q23340  
m  | n   | o   |  Q41  
h  | p   | s   |  Q10

其中 Q5、Q10、Q41、item 是 DataFrame 的列名。我想再添加一列 "name"，它将具有列值 "item" 与列名匹配的列的值。所以我希望它看起来像下面这样：

Q5 | Q10 | Q41 | item    | name
a  | b   | c   |  Q5     |  a
d  | e   | f   |  Q10    |  e
g  | h   | i   |  Q571   |  NA
j  | k   | l   |  Q23340 |  NA
m  | n   | o   |  Q41    |  o
h  | p   | s   |  Q10    |  p

这里的问题是，项目多于列。因此，并非列项目中的所有值都作为导致 keyError 的列存在。我试过如下所示：

df['col_exist'] = [(col in df.columns) for col in df.item]
df['name'] = np.where(df['col_exist']==True, df[df.item], np.nan)

我得到的错误是：

KeyError: "['Q571', 'Q23340'] not in index"

我也试过使用 df.apply 如下：

 df['name'] = np.where(df['col_exist']==True, df.apply(lambda x: x[x.item], axis=1), np.nan)

但是我收到如下错误：

KeyError: ('Q571', 'occurred at index 2')

我不确定为什么它试图访问不存在的列，尽管在那里放置了 col_exit 检查。

有人可以帮我解决这个问题吗？

Answer 1

您可以根据列筛选项目列，然后使用查找，即

df['new'] = df['item'].apply(lambda x : x if x in df.columns else np.nan)

或

df['new'] = np.where(df['item'].isin(df.columns), df['item'], np.nan)
df['name'] = np.nan
df['name'] = df.lookup(df.index,df['new'].fillna('name'))

输出：

    Q5    Q10    Q41    item  new   name
0  a     b      c         Q5   Q5    a  
1  d     e      f        Q10  Q10    e   
2  g     h      i       Q571  NaN    NaN
3  j     k      l     Q23340  NaN    NaN
4  m     n      o        Q41  Q41    o   
5  h     p      s        Q10  Q10    p

删除新列df = df.drop('new',1)

要使您的方法有效而不是 df[df.item]，请使用 df['item']

df['name'] = np.where(df['col_exist']==True, df['item'], np.nan)

Python KeyError: pandas: match row value to column name/key where some keys are missing

Python KeyError: pandas: match row value to column name/key where some keys are missing

python

numpy

pandas

keyerror