基于带有分隔符的依赖列解析值在Pandas中

Question

在下面的示例Pandas数据框中，Col2具有Col1中参数的值。例如，c的值在第1行中为2，在第2行中为7。是否有可能从Pandas的这个数据框中提取c的值？

pd.DataFrame({'col1': ['a:b:c:d', 'a:b:x:y:c:d'], 
      'col2': ['0:1:2:3', '3:4:5:6:7:8']}) 

预期输出：

pd.Series([2,7], name='c') 

Answer 1

你可以做这样的事情：

def f(x): 
    p = dict(zip(x['col1'].split(":"),x['col2'].split(":"))) 
    return p['c'] 

df.apply(f,axis=1).astype(int).rename('c') 

或者，如果你想拉姆达：

df.apply(lambda x: dict(zip(x['col1'].split(":"),x['col2'].split(":")))['c'],axis=1).astype(int).rename('c') 

输出：

0 2 
1 7 
Name: c, dtype: int32