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考虑数据框 df
df = pd.DataFrame(
np.arange(100).reshape(10, 10),
list('ABCDEFGHIJ'), list('abcdefghij')
)
df
a b c d e f g h i j
A 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
B 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
C 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29
D 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39
E 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49
F 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59
G 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69
H 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79
I 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89
J 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99
元组列表tups
tups = [
('A', 'a'), ('A', 'h'), ('B', 'e'), ('C', 'b'),
('C', 'i'), ('D', 'f'), ('E', 'c'), ('E', 'j'),
('F', 'g'), ('G', 'd'), ('H', 'a'), ('H', 'h'),
('I', 'e'), ('J', 'b'), ('J', 'i')
]
生成器 fib
def fib():
x0 = None
x1 = None
while True:
if x0 is None:
yield 0
x0 = 0
elif x1 is None:
yield 1
x1 = 1
else:
x0, x1 = x1, x1 + x0
yield x1
问题
对于 tups 中的每个元组，使用 fib 更新 df 的最有效或优雅的方法是什么，其中每个元组表示 df 其中第一个元素是索引，第二个元素是列？
我做了什么
f = fib()
for row, col in tups:
df.set_value(row, col, next(f))
df
a b c d e f g h i j
A 0 1 2 3 4 5 6 1 8 9
B 10 11 12 13 1 15 16 17 18 19
C 20 2 22 23 24 25 26 27 3 29
D 30 31 32 33 34 5 36 37 38 39
E 40 41 8 43 44 45 46 47 48 13
F 50 51 52 53 54 55 21 57 58 59
G 60 61 62 34 64 65 66 67 68 69
H 55 71 72 73 74 75 76 89 78 79
I 80 81 82 83 144 85 86 87 88 89
J 90 233 92 93 94 95 96 97 377 99
最佳答案
查看 DYZ 解决方案，我尝试对其进行一些优化，删除应用和 lambda。我认为这比 DYZ 的解决方案快两倍。
f = fib()
s1 = [next(f) for _ in range(len(tups))]
tall = df.stack()
tall[tups] = s1
tall.unstack()
关于python - 如何更新数据框给出元组列表和生成器，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44480584/