python - 如何在python中的数据框中按行查找值的索引并提取以下列的值

我有以下使用 Pandas 的数据框

df = pd.DataFrame({'Last_Name': ['Smith', None, 'Brown'],
                   'Date0': ['01/01/1999','01/06/1999','01/01/1979'], 'Age0': [29,44,21],
                   'Date1': ['08/01/1999','07/01/2014','01/01/2016'],'Age1': [35, 45, 47],
                   'Date2': [None,'01/06/2035','08/01/1979'],'Age2': [47, None, 74],
                   'Last_age': [47,45,74]})

我想添加新列以获取与'Last_age'中呈现的值相对应的日期，以获取类似以下内容的每一行:

df = pd.DataFrame({'Last_Name': ['Smith', None, 'Brown'],
                   'Date0': ['01/01/1999','01/06/1999','01/01/1979'], 'Age0': [29,44,21],
                   'Date1': ['08/01/1999','07/01/2014','01/01/2016'],'Age1': [35, 45, 47],
                   'Date2': [None,'01/06/2035','08/01/1979'],'Age2': [47, None, 74],
                   'Last_age': [47,45,74],
                   'Last_age_date': ['Error no date','07/01/2014','08/01/1979']})

最佳答案

我将只使用wide_to_long重塑您的df

s=pd.wide_to_long(df.reset_index(),['Date','Age'],i=['Last_age','index'],j='Drop')
s.loc[s.Age==s.index.get_level_values(0),'Date']
Out[199]:
Last_age  index  Drop
47        0      2             None
45        1      1       07/01/2014
74        2      2       08/01/1979
Name: Date, dtype: object
df['Last_age_date']=s.loc[s.Age==s.index.get_level_values(0),'Date'].values
df
Out[201]:
  Last_Name       Date0  Age0      ...       Age2  Last_age Last_age_date
0     Smith  01/01/1999    29      ...       47.0        47          None
1      None  01/06/1999    44      ...        NaN        45    07/01/2014
2     Brown  01/01/1979    21      ...       74.0        74    08/01/1979
[3 rows x 9 columns]