python - Pandas 是将一系列值分配给特定位置的最有效方法

Question

我有一个空的 pandas 数据框 (df)、一个(索引、列)对列表 (pair_list) 以及一个相应值列表 ( value_list)。我想根据pair_list将value_list中的值赋给df中对应的位置。以下代码是我当前正在使用的代码，但速度很慢。有没有更快的方法？

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(index=[0,1,2,3], columns=['a', 'b','c','d'])
pair_list = [(0,'a'),(1,'c'),(0,'d')]
value_list = np.array([3,2,4])
for pos, item in enumerate(pair_list):
    df.at[item] = value_list[pos]

代码的输出应该是:

     a    b    c    d
0    3  NaN  NaN    4
1  NaN  NaN    2  NaN
2  NaN  NaN  NaN  NaN
3  NaN  NaN  NaN  NaN

Answer 1

一个想法是通过 MultiIndex.from_tuples 创建一个 MultiIndex ，然后创建一个系列，通过 Series.unstack reshape 并添加缺失的列，索引值按DataFrame.reindex :

pair_list = [(0,'a'),(1,'c'),(0,'d')]
value_list = np.array([3,2,4])
mux = pd.MultiIndex.from_tuples(pair_list)

cols = ['a', 'b','c','d']
idx = [0,1,2,3]
df = pd.Series(value_list, index=mux).unstack().reindex(index=idx, columns=cols)
print (df)
     a   b    c    d
0  3.0 NaN  NaN  4.0
1  NaN NaN  2.0  NaN
2  NaN NaN  NaN  NaN
3  NaN NaN  NaN  NaN