python - Pandas 数据框列中的 "Sandwich"值？

Question

我有一个 [1008961 行 x 8 列] Pandas 数据框，如下所示:

         Position  Price  Side  Size                 time   init       dt best_pricejump
0               1   3542     1   300  1495087206897454000   True    0.000            NaN
1               2   3541     1   484  1495087206906657000   True    9.203            NaN
2               3   3540     1   423  1495087206914836000   True    8.179            NaN
3               4   3539     1   599  1495087206922854000   True    8.018            NaN
4               5   3539     1   599  1495087206930944000   True    8.018            NaN

以及包含我正在查看的某些切片的列表:

[slice(0, 5, None), slice(9, 35, None), slice(39, 131, None), slice(135, 141, None),...]

我如何有效地“夹杂”列时间的值，以便切片数据帧的每个时间值都与切片的最后一个值相似？

上面的例子是:

         Position  Price  Side  Size                 time   init       dt best_pricejump
0               1   3542     1   300  1495087206930944000   True    0.000            NaN
1               2   3541     1   484  1495087206930944000   True    9.203            NaN
2               3   3540     1   423  1495087206930944000   True    8.179            NaN
3               4   3539     1   599  1495087206930944000   True    8.018            NaN
4               5   3539     1   599  1495087206930944000   True    8.018            NaN

我有一个解决方案，但它非常慢(实际上需要 14 分钟)。有没有更快的方法？

for slc in list_of_slices:
    df["time"][slc] = (df["time"][slc]).iloc[-1] 

Answer 1

您可以尝试使用 iloc 和 iat 来按位置获取标量:

#get position of column time
loc = df.columns.get_loc("time")
for slc in list_of_slices:
    df.iloc[slc, loc] = df["time"].iat[slc.stop-1]