Question

这可能是一个简单的问题，但是我找不到任何简单的方法来做到这一点。想象一下以下数据框：

df = pd.DataFrame(index=range(10), columns=range(5))

和三个列表，其中包含我要更改的已定义数据框的索引，列和值：

idx_list = [1,5,3,7]  # the indices of the cells that I want to change
col_list = [1,4,3,1]  # the columns of the cells that I want to change
value_list = [9,8,7,6]  # the final value of whose cells`

我想知道pandas中是否存在有效执行以下功能的函数：

for i in range(len(idx_list)):
    df.loc[idx_list[i], col_list[i]] = value_list[i]

谢谢。

Answer 1

使用.values

df.values[idx_list,col_list]=value_list
df
Out[205]: 
     0    1    2    3    4
0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
1  NaN    9  NaN  NaN  NaN
2  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
3  NaN  NaN  NaN    7  NaN
4  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
5  NaN  NaN  NaN  NaN    8
6  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
7  NaN    6  NaN  NaN  NaN
8  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
9  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

或者另一种效率较低的

updatedf=pd.Series(value_list,index=pd.MultiIndex.from_arrays([idx_list,col_list])).unstack()
df.update(updatedf)

Answer 2

尝试df.applymap（）函数，您可以使用lambda进行所需的操作。

将多个值分配给数据帧中的不同单元格

2 个答案: