Question

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

我尝试使用.iloc，但收到错误消息：

        <TableRow
    android:layout_width="match_parent"
    android:layout_height="wrap_content"
    android:gravity="right">
    <TextView
        android:layout_width="match_parent"
        android:layout_height="wrap_content"
        android:text="Notes"
        android:layout_column="1"/>
    <TextView
        android:layout_width="match_parent"
        android:layout_height="wrap_content"
        android:text=":"
        android:layout_column="2"/>

    <TextView
        android:id="@+id/txt_notes"
        android:layout_width="match_parent"
        android:layout_height="wrap_content"
        android:layout_column="3"
        android:singleLine="false"
        android:layout_weight="1"
        android:maxLines="4"/>

</TableRow>

ValueError：只能按位置使用[整数，整数切片（起始点为INCLUDED，结束点为EXCLUDED），整数形式的列表，布尔数组]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，我尝试使用一个for循环，该循环可以工作，但是效率很低，并且永远需要大约30k的值来替换：
```
df.iloc[non_consecutive_indices_list].column = New_Value
```

有什么想法可以最快的方式完成吗？

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

如何根据熊猫数据框中的非连续索引列表替换值？

1 个答案: