我是python的新手，我想从下面的专家那里看到解决方案，因为我经常使用一些数据框，然后根据其他数据框的值选择值。
我有下面的第一个df。
data = {'Date': ['31/03/1947', '30/06/1947', '30/09/1947', '31/12/1947', '31/03/1948', '30/06/1948', '30/09/1948', '31/12/1948', '31/03/1949', '30/06/1949'],
'Italian GDP': [-0.057750, -0.054695, -0.052334, -0.051142, -0.050267, -0.049659, -0.048984, -0.048839, -0.046507, -0.045941],
'US GDP': [-0.011017, -0.008948, -0.007276, -0.006526, -0.005046, -0.002011, -0.001592, -0.000720, 0.000085, 0.000334],
'EA GDP': [0.009119, 0.010925, 0.011530, 0.014639, 0.015634, 0.016439, 0.018998, 0.025592, 0.032806, 0.035710],
'FR GDP': [-0.011773, -0.010264, -0.009310, -0.009126, -0.006450, -0.005746, -0.004998, -0.004780, 0.001206, 0.004616],
'DE GDP': [-0.030926, -0.023653, -0.023418, -0.021585, -0.010145, -0.006971, -0.005937, -0.005850, -0.005215, -0.000496],
'CZ GDP': [-0.017287, -0.013185, -0.011872, -0.006948, -0.004398, -0.004028, -0.001028, -0.000814, 0.000349, 0.001409],
'HU GDP': [-0.068923, -0.060180, -0.058478, -0.057246, -0.053871, -0.053105, -0.052404, -0.052222, -0.050352, -0.049721],
'UK GDP': [-0.029143, -0.028303, -0.027973, -0.027784, -0.025187, -0.024922, -0.024092, -0.022788, -0.022478, -0.021911],
'NL GDP': [-0.011381, -0.010251, -0.009614, -0.008191, -0.007078, -0.006006, -0.005573, -0.000319, -0.000199, 0.000804],
'RO GDP': [-0.082121, -0.076776, -0.074611, -0.073923, -0.070768, -0.060687, -0.060526, -0.054234, -0.047550, -0.032161]}
# read in with
df = pd.DataFrame(data).set_index('Date')
下面是第二个df：
Values = {'GDPs': ['Italian GDP', 'US GDP', 'EA GDP', 'FR GDP', 'DE GDP', 'CZ GDP', 'HU GDP', 'UK GDP', 'NL GDP', 'RO GDP'],
'Observations': [89, 281, 89, 169, 105, 85, 89, 169, 85, 89],
'Round Down': [1.0, 5.0, 1.0, 3.0, 2.0, 1.0, 1.0, 3.0, 1.0, 1.0],
'Round Up': [2.0, 6.0, 2.0, 4.0, 3.0, 2.0, 2.0, 4.0, 2.0, 2.0]}
# read in with
roundposnew = pd.DataFrame(Values).set_index('GDPs')
对于第二个df，我想添加两个额外的列，这些列将为我提供第一个df的相应“ Round Up”和“ Round Down”值。例如，我想获取“意大利GDP”的第一个值和第二个值，“美国GDP”的第5个和第6个值，等等。我已经为下面的“舍入”值编写了代码（一个我想添加的列数），但不起作用，它仅给出最后一个循环值的结果。您能告诉我正确的做法吗？先感谢您！
for i in df.columns:
fal = df.columns.get_loc(i)
ld5 = df.iloc[int(roundposnew.loc[i,'Round Down']-1),int(fal)]
ld5
>>> -0.08212129722076356
roundposnew被创建，Round Down并且Round UP应该是int，不float（例如1对比1.0），因为该值正被用于索引的另一数据帧。
int在循环中转换为df要添加的值的逻辑是什么roundposnew？为什么对每一列都有那些特定的行？import pandas as pd
Values = {'GDPs': ['Italian GDP', 'US GDP', 'EA GDP', 'FR GDP', 'DE GDP', 'CZ GDP', 'HU GDP', 'UK GDP', 'NL GDP', 'RO GDP'],
'Observations': [89, 281, 89, 169, 105, 85, 89, 169, 85, 89],
'Round Down': [1, 5, 1, 3, 2, 1, 1, 3, 1, 1],
'Round Up': [2, 6, 2, 4, 3, 2, 2, 4, 2, 2]}
# read in with
roundposnew = pd.DataFrame(Values).set_index('GDPs')
# round up and down list
ru = list()
rd = list()
# loop to add values to lists
for i in df.columns:
fal = df.columns.get_loc(i) # this is an int, doesn't need int(fal)
rd.append(df.iloc[roundposnew.loc[i,'Round Down'] - 1, fal])
ru.append(df.iloc[roundposnew.loc[i, 'Round Up'] + 1, fal])
# add lists to dataframe
roundposnew['rd'] = rd
roundposnew['ru'] = ru
Observations Round Down Round Up rd ru
GDPs
Italian GDP 89 1 2 -0.057750 -0.051142
US GDP 281 5 6 -0.005046 -0.000720
EA GDP 89 1 2 0.009119 0.014639
FR GDP 169 3 4 -0.009310 -0.005746
DE GDP 105 2 3 -0.023653 -0.010145
CZ GDP 85 1 2 -0.017287 -0.006948
HU GDP 89 1 2 -0.068923 -0.057246
UK GDP 169 3 4 -0.027973 -0.024922
NL GDP 85 1 2 -0.011381 -0.008191
RO GDP 89 1 2 -0.082121 -0.073923
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