IIUC，如果将您（不幸的是命名为）
List制成
ndarray，则可以简单地自然地对其进行索引。
>>> import numpy as np>>> m = np.arange(16)*10>>> m[df.A]array([ 0, 40, 50, 60, 150, 150, 140, 130])>>> df["D"] = m[df.A]>>> df A B C D0 0 NaN NaN 01 4 NaN NaN 402 5 NaN NaN 503 6 NaN NaN 604 15 NaN NaN 1505 15 NaN NaN 1506 14 NaN NaN 1407 13 NaN NaN 130
在这里，我建立了一个新的
m，但是如果您使用的话
m =np.asarray(List)，同样的事情也应该起作用：in中的值
df.A将挑选出适当的元素
m。
请注意，如果您使用的是旧版本的
numpy，则可能不得不改用-
m[df.A.values]过去，
numpy与他人的配合不佳，并且进行某些重构会
pandas引起一些麻烦。现在情况有所改善。
