Wie kann man Werte in bestimmten Pandas-DataFrame-Zellen effizient festlegen?

Werte in bestimmten Zellen eines Pandas-Datenrahmens anhand des Index festlegen

Bei der Datenanalyse mit Pandas ist es häufig erforderlich, einzelne Zellwerte zu ändern innerhalb eines DataFrame. Dies kann mit verschiedenen Methoden erreicht werden, einschließlich df. xs, df['column'] und df.at.

1. df.xs (veraltet)

Die Methode df.xs() ermöglicht die Auswahl einer bestimmten Zeile aus dem DataFrame. Durch das Zuweisen eines Werts zu einer Spalte in der zurückgegebenen Zeile wird der ursprüngliche DataFrame jedoch nicht geändert. Stattdessen wird ein neuer DataFrame erstellt, der die geänderte Zeile enthält. Zum Beispiel:

df.xs('C')['x'] = 10

2. df['column']

Kettenindizierung mit df['column'] gibt eine Ansicht der angegebenen Spalte zurück. Durch Zuweisen eines Werts zur ausgewählten Spalte wird der ursprüngliche DataFrame direkt geändert. Zum Beispiel:

df['x']['C'] = 10

3. df.at (empfohlen)

Die empfohlene Methode zum Festlegen bestimmter Zellwerte in einem DataFrame ist die Verwendung von df.at. Diese Methode verwendet den Index der Zeile und Spalte als Argumente und weist den neuen Wert direkt der angegebenen Zelle zu. Es ändert den ursprünglichen DataFrame, ohne einen neuen zu erstellen.

df.at['C', 'x'] = 10

Überlegungen zur Leistung

Bei großen DataFrames wird die Leistung entscheidend. Benchmarks zeigen, dass df.set_value, das veraltet ist, deutlich schneller ist als df['column'] und df.at. Da set_value jedoch veraltet ist, sollte künftig df.at als empfohlene Methode verwendet werden.

Fazit

Das Festlegen von Werten in bestimmten Zellen eines Pandas DataFrame kann können mit unterschiedlichen Methoden erreicht werden, von denen jede ihre eigenen Vorteile und Leistungsmerkmale hat. Das Verständnis des Unterschieds zwischen der Erstellung eines neuen DataFrames und der Änderung des vorhandenen DataFrames ist der Schlüssel zur Auswahl der geeigneten Methode. Für die beste Leistung und Wartbarkeit wird die Verwendung von df.at empfohlen, da es den ursprünglichen DataFrame direkt ändert und die bevorzugte Methode zum Festlegen von Zellwerten ist.

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