<分区>
我和这个问题有类似的问题similar question .但是，我需要在不同条件下替换同一列中的值。类似于下面的代码
for item in items:
df.loc[df['A'] == item,'A'] = 'other'
其中 items 是一个包含不同字符串的列表，我需要将其替换为“A”列中的“其他”。问题是我的数据框非常大，而且这种方法非常慢。有更快的方法吗？
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我和这个问题有类似的问题similar question .但是，我需要在不同条件下替换同一列中的值。类似于下面的代码
for item in items:
df.loc[df['A'] == item,'A'] = 'other'
其中 items 是一个包含不同字符串的列表，我需要将其替换为“A”列中的“其他”。问题是我的数据框非常大，而且这种方法非常慢。有更快的方法吗？
最佳答案
使用pd.Series.isin通过单个 bool 系列进行索引:
df.loc[df['A'].isin(items), 'A'] = 'other'
您逻辑中的瓶颈是循环中的 df['A'] == item。上述方法确保只计算单个 bool 系列用于索引。
关于python - 根据多个条件替换列中的所有值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52151867/