基於行索引的數據幀返回值，列參考

Question

我的目標是比較列「年」與適當的列年（即1999年，2000年）的每個值。然後我想從相應的列中返回相應的值。例如，對於2004年的阿富汗（第一行），我想查找名爲「2004」的列，並從包含阿富汗的行中返回值。

這是表格。作爲參考，本表是1999 - 2010年間單個定義年度的教育程度與每個國家的gdp之間的sql連接的結果。我的最終目標是從教育數據的年份中返回gdp。

country year men_ed_yrs women_ed_yrs total_ed_yrs 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 
0 Afghanistan 2004 11 5 8 NaN NaN 2461666315 4128818042 4583648922 5285461999 6.275076e+09 7.057598e+09 9.843842e+09 1.019053e+10 1.248694e+10 1.593680e+10 
1 Albania 2004 11 11 11 3414760915 3632043908 4060758804 4435078648 5746945913 7314865176 8.158549e+09 8.992642e+09 1.070101e+10 1.288135e+10 1.204421e+10 1.192695e+10 
2 Algeria 2005 13 13 13 48640611686 54790060513 54744714110 56760288396 67863829705 85324998959 1.030000e+11 1.170000e+11 1.350000e+11 1.710000e+11 1.370000e+11 1.610000e+11 
3 Andorra 2008 11 12 11 1239840270 1401694156 1484004617 1717563533 2373836214 2916913449 3.248135e+09 3.536452e+09 4.010785e+09 4.001349e+09 3.649863e+09 3.346317e+09 
4 Anguilla 2008 11 11 11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 

我的做法，到目前爲止是：

for value in df_combined_column_named['year']: #loops through each year in year column 
    if value in df_combined_column_named.columns 

有什麼想法？

Answer 1

使用df.loc：

In [62]: df.loc[df['country']=='Afghanistan', '2004'].item() 
Out[62]: 5285461999.0 

df.loc[rows, columns]可以接受rows爲columns一個布爾系列（如df['country']=='Afghanistan'）和列標籤（如'2004'）。它將返回布爾序列爲True且位於指定列中的行的值。

一般來說，這可能會超過一個值，所以返回一個Series。但是，在這種情況下，系列中只有一個值。因此，要獲得該值，請致電item method。

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注意它是從df張貼字符串表示不清楚數字列標籤是否字符串是整數。如果數字列標籤是整數，那麼你就需要使用

df.loc[df['country']=='Afghanistan', 2004].item() 

（周圍2004沒有引號）。

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如果你要賺很多這種形式的「查詢」，你讓希望將country列設置爲索引：

df = df.set_index('country') 

然後，你可以在訪問值細胞，其行標籤是'Afghanistan'，列標籤是'2004'使用get_value：

In [65]: df.get_value('Afghanistan', '2004') 
Out[65]: 5285461999.0