Python 如何按列表替换所有行中的值

我有一份清单：

a = [a,te,re,edf,c,sa,da,wq,rw...]

和DF 5888透镜：

name  sex snps1 snps2 snps3 snps4 ... snps338
aas   M    a     te    re    dd   ... ...
aab   M    a     ga    re    af   ... ...
...

我需要根据列表替换值

列表中的第一个值是数据帧等的第一个SNP，所以我需要将列表中的第一个值与整个列“snps1”进行比较。并替换True/False上的值

预期结果：

  name  sex snps1 snps2 snps3 snps4 ... snps338
 sample1   M  TRUE  TRUE   TRUE  FALSE   ... ...
 sample2   M  TRUE  FALSE  TRUE  FALSE   ... ...
     ...

我写了一段代码：

两个用于循环。第一个用于len中的j（列表），第二个用于df len，以及if语句。。。但这意味着我将被循环5888x338次。而且要花太多时间

我怎样才能做得更好？我试图找到一个解决方案，但所有建立的帖子都不适合我的问题

somoeone可以帮助mi吗？

您可以使用，例如：

import pandas as pd


data = [['aas', 'M', 'a', 'te', 're', 'dd'],
        ['aab', 'M', 'a', 'ga', 're', 'af']]

df = pd.DataFrame(data=data, columns=['name', 'sex', 'snps1', 'snps2', 'snps3', 'snps4'])

a = ['a', 'te', 're', 'edf', 'c', 'sa', 'da', 'wq', 'rw']
columns = ['snps1', 'snps2', 'snps3', 'snps4']

lookup = { key : (value,) for key, value in zip(columns, a) }
df.loc[:, columns] = df.loc[:, columns].isin(lookup)
print(df)

输出

  name sex snps1  snps2 snps3  snps4
0  aas   M  True   True  True  False
1  aab   M  True  False  True  False

---

考虑到您已经创建了数据帧“df”和列表“a”，这样做可以：

for index, val in enumerate(a):
    colname="snps"+str(index+1)
    df[colname]=df[colname].astype(str)==val

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@DanielMesejo，如果我正确理解了这个问题，这个解决方案将不会考虑正确的比较顺序。也就是说，snps1只应与[0]进行比较，snps2只应与[1]进行比较，依此类推。@martin我在下面提供了一个解决方案，可以与列表中的正确值进行比较。@san是正确的。我提供了一个仍然使用isin的更新版本