有没有一种计算上更便宜的方法来替换数据帧中的名称？

问题描述

我只想在大数据框（约600万行）中，将满足特定条件的名称的子集添加“ -PD”。

我列出了要更改的名称：

bool_list = df_geo_clean_tag['index'].isin(lessorequalto0_ids)

然后我遍历bool_list为true的数据框以找到应替换名称的索引：

for row in range(len(df_geo_clean_tag)):
    if bool_list[row] == True:
        name = df_geo_clean_tag.iloc[row,0]
        df_geo_clean_tag.iloc[row,0] = name + '-PD'

，但是这花费了非常长的时间（目前等待了一个多小时）。 有没有一种计算成本更低的方法来做到这一点？

解决方法

这应该比循环快得多：

df_geo_clean_tag.loc[bool_list,df.columns[0]] += '-PD'

此代码df_geo_clean_tag用bool_list过滤行，然后提取第一列并修改过滤后的字符串。