python - 使用 Python Pandas 处理双 for 循环

Question

为了处理多个 DataFrame 的修改，我有一段代码可以工作，但我想提高它的效率。

我确信这个问题有更好的解决方案。

In [1]: import pandas as pd

In [1]: df = pd.DataFrame([[1, 2], [1, 3], [4, 6]], columns=['A', 'B'])

In [2]: df

Out[2]: 
       A  B
    0  1  2
    1  1  3
    2  4  6

In [1]: df2 = pd.DataFrame([[1, 1], [1, 1], [1, 1]], columns=['C', 'D'])

In [2]: df2

Out[2]: 
       C  D
    0  1  1
    1  1  1
    2  1  1

事实上，为了识别值并替换等式函数，例如，我使用 double for llop 来浏览 Dataframes:

for i in range(0, df['A'].size):
    for j in range(0, df2['C'].size):
        if df.loc[i,'A'] == df2.loc[j, 'C'] :
            df2.loc[j, 'C'] = df.loc[i,'B']
        else :
            pass
In [2]: df2

Out[2]: 
       C  D
    0  2  1
    1  3  1
    2  1  1

这个 Action 很简单但是不适合处理大的DataFrames， 提前致谢

编辑:数据帧的大小不一定相同

Answer 1

我假设您正在处理相同大小的数据帧，在这种情况下

df2.loc[df2['C'] == df['A'], 'C'] = df['B']

你得到

    C   D
0   2   1
1   3   1
2   1   1