我有一个包含100万行的pandas数据帧.我想用另一组值替换列中900,000行的值.有没有for循环(我需要两天才能完成)的快速方法吗？
例如,查看此示例数据框,其中我已将100万行压缩为8行
import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame() df['a'] = [-1,-3,-4,4,5,6] df['b'] = [23,45,67,89,-1,2,3] L2 = [-1,-4] L5 = [9,10,11]
我希望在没有for循环的情况下,在单次拍摄中替换a为-1,-4的值,或者尽可能快地替换.
关键部分是L5中的值必须根据需要重复.
我试过了
df.loc[df.a < 0,'a'] = L5
但这只适用于len(df.a.values)== len(L5)
解决方法
通过zip从两个列表创建的字典使用
map,最后在
fillna之前替换为原始的非匹配值：
d = dict(zip(L2,L5))
print (d)
{-1: 9,-3: 10,-4: 11}
df['a'] = df['a'].map(d).fillna(df['a'])
print (df)
a b
0 9.0 23
1 10.0 45
2 11.0 67
3 11.0 89
4 10.0 0
5 4.0 -1
6 5.0 2
7 6.0 3
性能：
它取决于替换列表长度的值的数量：
列表长度为100：
np.random.seed(123)
N = 1000000
df = pd.DataFrame({'a':np.random.randint(1000,size=N)})
L2 = np.arange(100)
L5 = np.arange(100) + 10
In [336]: %timeit df['d'] = np.select([df['a'] == i for i in L2],L5,df['a'])
180 ms ± 1.07 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,10 loops each)
In [337]: %timeit df['a'].map(dict(zip(L2,L5))).fillna(df['a'])
56.9 ms ± 2.55 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,10 loops each)
如果列表长度很小(例如3)：
np.random.seed(123)
N = 1000000
df = pd.DataFrame({'a':np.random.randint(100,size=N)})
L2 = np.arange(3)
L5 = np.arange(3) + 10
In [339]: %timeit df['d'] = np.select([df['a'] == i for i in L2],df['a'])
11.9 ms ± 40.6 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,100 loops each)
In [340]: %timeit df['a'].map(dict(zip(L2,L5))).fillna(df['a'])
54 ms ± 215 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,10 loops each)
