Pandas DataFrame 셀의 값을 인덱스별로 효율적으로 설정하는 방법은 무엇입니까?

인덱스별로 Pandas DataFrame 셀의 값 설정

인덱스를 기반으로 Pandas DataFrame에서 특정 셀 값을 설정하려면 다음을 고려하세요. :

df.set_value(index, 열, value)

df.set_value()를 사용하면 인덱스를 사용하여 셀에 값을 직접 할당할 수 있습니다. 그러나 이 방법은 더 이상 사용되지 않을 예정입니다.

# Correct way:
df.set_value('C', 'x', 10)

df.at[index, column] = value 사용

선호되는 대안은 df를 사용하는 것입니다. .at[] 셀 값을 직접 업데이트합니다. 이 방법은 더 효율적이고 더 간결한 구문을 제공합니다.

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

연결된 인덱싱 사용

주의: 직관적으로 보일 수도 있지만 체인 인덱싱을 사용하여 셀 값 설정(예: df.xs('C')['x'] = 10), 이 방법은 행이나 열의 복사본만 수정합니다. 원본 DataFrame을 직접 수정하려면 df.set_value() 또는 df.at[]를 사용하세요.

체인 인덱싱이 실패하는 이유

체인 인덱싱(예: df. xs('C')['x'] = 10)은 원본 데이터에 대한 참조를 사용하여 새 DataFrame 객체를 생성합니다. 이 새 객체에 대한 할당은 원래 DataFrame에 전파되지 않습니다.

성능

벤치마크에 따르면 df.set_value()가 가장 빠른 옵션이고 그 다음이 df'입니다. x' = 10 및 df.at['C', 'x'] = 10. 그러나 성능 차이는 DataFrame 크기에 따라 달라질 수 있습니다. 그리고 복잡성.

위 내용은 Pandas DataFrame 셀의 값을 인덱스별로 효율적으로 설정하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!