Question

我在 pandas 中有一个DataFrame个对象，其中有多个行和列。为了便于说明，假设我有两个名为地址和年龄的列。

我还有一个Series对象，可以将多个地址映射到年龄。

现在，我想使用该系列更新数据框。以下是我目前的工作方式：

for (address, age) in series.iteritems():
        df[df.address == address].age = age

这似乎有效，但速度太慢了。更新所有条目需要一分多钟。

是否有更快的方式进行此更新（最好不使用for循环）？

Answer 1

我认为你需要map：

df = pd.DataFrame({'Address':['a','d','f'],
                   'Age':[4,5,6]})

print (df)
  Address  Age
0       a    4
1       d    5
2       f    6

s = pd.Series([10,4,6], index=['a','f','d'])
print (s)
a    10
f     4
d     6
dtype: int64

df.Age = df.Address.map(s)
#a bit faster in big df
#df.Age = df.Address.map(s.to_dict())
print (df)
  Address  Age
0       a   10
1       d    6
2       f    4

使用Series更新DataFrame中的列

1 个答案: