如何使用列名称从系列获取值？

我得到的列名的列表如下：如何使用列名称从系列获取值？

featuresA = [str(col) + '_x' for col in group.index]

其中组系列。我收到的像“Col1_x” 10列名的列表，“Col2_x”等

现在我想读系列值到一个数据帧对象：

mergedrow = pd.DataFrame() 
mergedrow[featuresA] = group[featuresA]

错误消息说：

raise KeyError('%s not in index' % objarr[mask])

当我使用group.to_frame（），则结果为0。

的完整代码如下所示直接转换到group数据帧：

featuresA = [str(col) + '_x' for col in group.index] 
featuresB = [str(col) + '_y' for col in match.iloc[[idx]].columns] 
mergedrow = pd.DataFrame() 
mergedrow[featuresA] = group[featuresA] 
mergedrow[featuresB] = match.iloc[[idx]]

UPDATE：这是整个错误消息：

raise KeyError('%s not in index' % objarr[mask]) 
KeyError: "['airportResources.baggage_x' 'airportResources.arrivalTerminal_x'\n 'arrivalAirportFsCode_x' 'operationalTimes.scheduledGateArrival.dateLocal_x'\n 'schedule.flightType_x' 'schedule.serviceClasses_x' 'status_x'\n 'operationalTimes.actualDateTime_x'] not in index"

来源

2015-12-02 Klausos Klausos

你可以张贴2线组的？ 'mergedrow [featuresA] = group [featuresA]'实际上你的数据框还没有被创建，所以当你使用'mergedrow [featuresA]'时会引发'键错误。 – WoodChopper

Series.values给出的数值为您打造数据帧。

如果你正在尝试一系列转换成一个数据框，你可以做到这样的，

import pandas as pd 

In [33]: group 
Out[33]: 
a 0.316286 
b -0.338733 
c -1.050260 
d -0.365461 
e 0.996902 
dtype: float64 

In [34]: group.index 
Out[34]: Index([u'a', u'b', u'c', u'd', u'e'], dtype='object') 

In [35]: group.values 
Out[35]: array([ 0.31628576, -0.33873327, -1.05026027, -0.3654615 , 0.99690196]) 

In [38]: featuresA = [str(col) + '_x' for col in group.index] 

In [39]: df = pd.DataFrame([group.values], columns = featuresA) 

In [40]: df 
Out[40]: 
    a_x  b_x  c_x  d_x  e_x 
0 0.316286 -0.338733 -1.05026 -0.365461 0.996902

来源

2015-12-02 18:59:07 WoodChopper

如何使用列名称从系列获取值？

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