특정 Pandas DataFrame 셀에서 값을 효율적으로 설정하는 방법은 무엇입니까?

인덱스별로 Pandas DataFrame의 특정 셀에 값 설정

Pandas를 사용한 데이터 분석에서는 개별 셀 값을 수정해야 하는 경우가 많습니다. DataFrame 내에서. 이는 df를 포함한 다양한 방법을 사용하여 달성할 수 있습니다. xs, df['column'], df.at.

1. df.xs(사용되지 않음)

df.xs() 메서드를 사용하면 DataFrame에서 특정 행을 선택할 수 있습니다. 그러나 반환된 행의 열에 값을 할당해도 원본 DataFrame은 수정되지 않습니다. 대신 수정된 행을 포함하는 새 DataFrame을 생성합니다. 예:

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

2. df['column']

df['column']을 사용한 체인 인덱싱은 지정된 열의 보기를 반환합니다. 선택한 열에 값을 할당하면 원본 DataFrame이 직접 수정됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

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

3. df.at(권장)

DataFrame에서 특정 셀 값을 설정하는 데 권장되는 방법은 df.at를 사용하는 것입니다. 이 방법은 행과 열의 인덱스를 인수로 사용하고 지정된 셀에 새 값을 직접 할당합니다. 새 DataFrame을 만들지 않고 원본 DataFrame을 수정합니다.

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

성능 고려 사항

대형 DataFrame의 경우 성능이 중요합니다. 벤치마크에 따르면 더 이상 사용되지 않는 df.set_value가 df['column'] 및 df.at보다 훨씬 빠릅니다. 그러나 set_value는 더 이상 사용되지 않으므로 앞으로는 df.at를 권장 방법으로 사용해야 합니다.

결론

Pandas DataFrame의 특정 셀에 값을 설정하면 각각 고유한 장점과 성능 특성을 지닌 다양한 방법을 사용하여 달성할 수 있습니다. 새로운 DataFrame을 생성하는 것과 기존 DataFrame을 수정하는 것의 차이점을 이해하는 것이 적절한 방법을 선택하는 데 중요합니다. 최고의 성능과 유지 관리성을 위해 df.at를 사용하는 것이 좋습니다. df.at는 원본 DataFrame을 직접 수정하고 셀 값을 설정하는 데 선호되는 방법입니다.

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