Question

我有一个DF：

NAME  V ID
name1 0 424
name2 0 123
name3 1 241

并列出：

list1 = ['name1', 'name4']

如果名称在列表中，如何最好地将df中的V替换为1。输出示例：

NAME  V ID
name1 1 424
name2 0 123
name3 1 241

我尝试在for循环中执行此操作，但这不是具有60k +记录的df的最佳方法，因此我尝试查找其他选项，并且发现了类似以下内容：

df.NAME[[x for x in range(len(df)) if x in list1]] = 1

但是我不认为这是最好的方法，因为它仍然是循环的。

Answer 1

我将使用，顺便说一句，不要将您的list命名为'list'

df.loc[df.NAME.isin(['name1', 'name4']),'V']=1
df
    NAME  V   ID
0  name1  1  424
1  name2  0  123
2  name3  1  241

Answer 2

首先将变量名称list更改为L，因为内建，然后用numpy.where替换为Series.isin以获得支票成员资格：

L = ['name1', 'name4']

df['V'] = np.where(df.NAME.isin(L), 1, df.NAME)

Answer 3

使用Series.mask：

my_list=['name1', 'name4']
df['V']=df['V'].mask(df['NAME'].isin(my_list),1)
print(df)

    NAME  V   ID
0  name1  1  424
1  name2  0  123
2  name3  1  241

根据清单替换熊猫df中值的最佳方法

3 个答案: