Pandas 下面的行需要很多时间来更新，因为它有将近2.5l的记录

在一个数据帧中，我使用了不止一个的组计数，需要更新这些索引sepcific列值，因为它的2.5l内存错误，所以它失败了。有什么快速解决方案吗

gl_no=primary.groupby('GL Account').filter(lambda x:len(x)>1)
primary_index=primary[primary['GL Account'].isin(gl_no['GL Account'])].index
primary.loc[primary_index]['Cost Element']='01'
primary.loc[primary_index]['GL Acc Type']='P'

您可以对布尔掩码使用with和comparing，并通过以下方式设置新值：

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这是一个很好的解释，我永远不会忘记这一点，谢谢你的详细解释。

primary = pd.DataFrame({
        'Cost Element':list('abcdef'),
         'GL Acc Type':list('abcdef'),
         'GL Account':list('aadbbc')
})

print (primary)
  Cost Element GL Acc Type GL Account
0            a           a          a
1            b           b          a
2            c           c          d
3            d           d          b
4            e           e          b
5            f           f          c

mask=primary.groupby('GL Account')['GL Account'].transform('size') > 1
primary.loc[mask, ['Cost Element','GL Acc Type']] = ['01', 'P']
print (primary)
  Cost Element GL Acc Type GL Account
0           01           P          a
1           01           P          a
2            c           c          d
3           01           P          b
4           01           P          b
5            f           f          c