基于索引从大熊猫系列列表中提取到另一个大熊猫系列

Question

我有2个系列的pandas数据框，每个包含2d数组，a是第一个不同长度的系列子数组

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]]

而b是第二个但它的子阵列只有一个像

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

我想基于b中给出的索引提取系列的元素。上面例子的结果应该是：

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

有人可以帮忙吗？非常感谢

Answer 1

建立

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，但这里是使用列表推导和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

Answer 2

你可以使用apply用a索引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)