python - 如何根据pandas数据框中的非连续索引列表替换值？

Question

我一直在寻找一种快速有效的方法来替换 pandas 数据帧给定列中的值，前提是相应的索引属于非连续数字列表。说 non_consecutive_indices_list = [1400, 6571, 14526, 68420, ...] 与 ca. 30k 不同的值。

1. 我尝试使用 .iloc，但收到错误消息:

   df.iloc[non_consecutive_indices_list, 'column'] = New_Value
   

ValueError:只能使用[整数、整数切片(包含起始点，排除结束点)、整数列表、 bool 数组]按位置进行索引。

或者，我尝试了以下方法:

df.iloc[non_consecutive_indices_list].column = New_Value

但这会返回原始数据帧的副本，因此我无法替换原始值。

最后，我尝试使用 for 循环，它可以工作，但是效率非常低，并且需要很长时间才能替换大约 30k 值:

for i in non_consecutive_indices_list:
    df.loc[i, 'column'] = New_Value

知道如何以最快的方式完成此操作吗？

Answer 1

将iloc更改为DataFrame.loc功能:

df = pd.DataFrame({'column':list('abcdefghij')})

non_consecutive_indices_list = [2,4,1,6]
df.loc[non_consecutive_indices_list, 'column'] = 'New_Value'
print (df)
      column
0          a
1  New_Value
2  New_Value
3          d
4  New_Value
5          f
6  New_Value
7          h
8          i
9          j