熊猫：基于另一列中的值来编辑一列中的值的最快方法

Question

我试图不依靠SQL查询，而是设法使用熊猫以更省时的方式完成相同的工作。

我要解决的问题可以通过以下简化示例得到最好的说明：

ASP.NET Core

基于数据，我想在id为1,2,4到32,15,14时更改“值”列的值

我设法通过以下代码对一个值执行此操作：

df = pd.DataFrame({'id':list([1,2,3,4,5,6]),
                   'value':[12,8,31,14,45,12]})

但是问题是上面的代码时间效率很低。因此，我想知道是否有人能提出一个解决方案，使我可以在熊猫表中尽快更新20-30个值。

预先感谢

Answer 1

使用isin：

df.loc[df['id'].isin([1, 2, 4]), 'value'] = [32, 15, 14]

df

   id  value
0   1     32
1   2     15
2   3     31
3   4     14
4   5     45
5   6     12