Maison >développement back-end >Tutoriel Python >Mettre à jour les valeurs dans DF en fonction des noms de colonnes
J'ai la prochaine trame de données pandas :
x_1 x_2 x_3 x_4 col_to_replace cor_factor 1 2 3 4 x_2 1 3 3 5 1 x_1 6 2 2 0 0 x_3 0 ...
Je souhaite utiliser la colonne cor_factor
中的值更新保存在 col_to_replace
中的名称列,并将结果保存在相应的列以及 car_factor
.
Certaines (laides) solutions pourraient être :
for i in len(df.shape[0]): df[df['col_to_replace']].iloc[i] = df[df['col_to_replace']].iloc[i] - df['cor_factor'].iloc[i] df['cor_factor'].iloc[i] = df['cor_factor'].iloc[i] - df[df['col_to_replace']].iloc[i]
Cette méthode ne permet certainement pas de gagner du temps. Je recherche une solution plus rapide.
Le résultat dedf devrait ressembler à ceci :
x_1 x_2 x_3 x_4 col_to_replace cor_factor 1 1 3 4 x_2 -1 -3 3 5 1 x_1 3 2 2 0 0 x_3 0 ...
Corrigez la dernière colonne en utilisant pivot
更正 x_
valeur et recherche d'index. Puisque les valeurs changent, assurez-vous de copier avant de modifier :
# perform indexing lookup # save the value for later idx, cols = pd.factorize(df['col_to_replace']) corr = df.reindex(cols, axis=1).to_numpy()[np.arange(len(df)), idx] # pivot and subtract the factor # ensure original order of the columns cols = df.columns.intersection(cols, sort=false) df[cols] = df[cols].sub(df.pivot(columns='col_to_replace', values='cor_factor'), fill_value=0).convert_dtypes() # correct with the saved "corr" df['cor_factor'] -= corr
Sortie :
x_1 x_2 x_3 x_4 col_to_replace cor_factor 0 1 1 3 4 x_2 -1 1 -3 3 5 1 x_1 3 2 2 2 0 0 x_3 0
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