使用另一列作为源变量后缀创建数据框列

Question

很难命名，所以对此表示歉意......
这是一些示例数据：

region   FC_EA   FC_EM   FC_GL   FC_XX   FC_YY  ...
  GL       4       2       8       6       1    ...
  YY       9       7       2       1       3    ...

有许多带有后缀的列，因此 ...

[编辑] 还有许多其他列。我想保留所有列。

目的是创建一个名为 FC 的列，该列是根据 region 列值确定的值。
因此，对于这些数据，结果列将是：

FC
8
3

我目前有几种方法可以实现此目的 - 一种方法是最少的代码（对于小型数据集可能很好）：

df['FC'] = df.apply(lambda x: x['FC_'+x.region], axis=1)

另一种方法是堆叠 np.where 查询 - 对于大型数据集更快建议我使用数据集...：

df['FC'] = np.where(df.region=='EA', df.FC_EA,
             np.where(df.region=='EM', df.FC_EM,
             np.where(df.region=='GL', df.FC_GL, ...

我想知道是否有人可以提出最好的方法来做到这一点，如果有比这些选项更好的东西？
那太好了。

谢谢！

Answer 1

您可以使用 melt:

(df.melt(id_vars='region', value_name='FC')
   .loc[lambda d: d['region'].eq(d['variable'].str[3:]), ['region', 'FC']]
)

或使用 apply （可能相当慢）：

df['FC'] = (df.set_index('region')
              .apply(lambda r: r.loc[f'FC_{r.name}'], axis=1)
              .values
            )

输出：

  region  FC
4     GL   8
9     YY   3