Python 跨多列写入数据帧的更快方法？

我有两个数据帧，其中df中的数据被重写到另一行中的dh（x和p之间的关系是任意的）。两个帧中的每一行都具有相同的浮动数据类型，作为变量A B C D E F水平排列。我最初是通过以下方式实现的：

dh.iloc[p,A] = df.iloc[x,A]
dh.iloc[p,B] = df.iloc[x,B]
dh.iloc[p,C] = df.iloc[x,C]
dh.iloc[p,D] = df.iloc[x,D]
dh.iloc[p,E] = df.iloc[x,E]
dh.iloc[p,F] = df.iloc[x,F]

我突然想到，这是对6个离散位置的6个离散访问，如果我能同时写入所有6个，可能会更快。有没有任何方法可以在一条语句中执行得更快

import pandas as pd
import DataFrame as df
x=0
p=0
GDZ=0
while x < 1000:
    if GDZ == 0:
        ZroTst = df.iloc[x, Zerstng]
        if ZroTst == 'ZZ':
            GDZ = 1
            x +=1
        else:
            x +=1

    else:
        ZroTst = df.iloc[x,Zerstng]
        if ZroTst == 'BB':
            GDZ = 0
            x +=1
        else:
            p +=1            
            dh.iloc[p,A] = df.iloc[x,A]
            dh.iloc[p,B] = df.iloc[x,B]
            dh.iloc[p,C] = df.iloc[x,C]
            dh.iloc[p,D] = df.iloc[x,D]
            dh.iloc[p,E] = df.iloc[x,E]
            dh.iloc[p,F] = df.iloc[x,F]
            x +=1

x +=1

将熊猫作为pd导入
将数据帧导入为df
x=0
p=0
GDZ=0
当x<1000时：
如果GDZ==0：
ZroTst=df.iloc[x，Zerstng]
如果ZroTst==“ZZ”：
GDZ=1
x+=1
其他：
x+=1
其他：
ZroTst=df.iloc[x，Zerstng]
如果ZroTst=='BB'：
GDZ=0
x+=1
其他：
p+=1
dh.iloc[p，A]=df.iloc[x，A]
dh.iloc[p，B]=df.iloc[x，B]
dh.iloc[p，C]=df.iloc[x，C]
dh.iloc[p，D]=df.iloc[x，D]
dh.iloc[p，E]=df.iloc[x，E]
dh.iloc[p，F]=df.iloc[x，F]
x+=1
x+=1

不要担心速度会更快除非您编写了一个程序，它太慢了，并且您已经对它进行了分析和计时，以找出是什么导致它变慢

---

看起来您可以执行

dh.iloc[p[A，B，C，D，E，F]=df.iloc[x[A，B，C，D，E，F]

您提到

p

和

x

是一行。在大熊猫中，对一排做一些事情有些不寻常，对多排做一些事情更为常见。这是p，x对上的循环吗？如果是这样的话，也许有更好的方法来写它

不要担心速度会更快除非您编写了一个程序，它太慢了，并且您已经对它进行了分析和计时，以找出是什么导致它变慢

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看起来您可以执行

dh.iloc[p[A，B，C，D，E，F]=df.iloc[x[A，B，C，D，E，F]

您提到

p

和

x

是一行。在大熊猫中，对一排做一些事情有些不寻常，对多排做一些事情更为常见。这是p，x对上的循环吗？如果是这样的话，也许有更好的方法来写它

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dh.iloc[p[A，B，C，D，E，F]=df.iloc[x[A，B，C，D，E，F]]从语法的角度来看似乎是可以接受的，但似乎并不像人们希望的那样有效。“似乎不起作用”从来都不是可操作的信息。你能发布一个SSCCE来显示你想要的可运行代码吗？这样我们就完全具体了。我有一个数据框'df'6列宽，300k+长。数据随机出现“坏数据”-使用不同的索引写入数据帧“dh”有助于消除间隙。我目前使用6条独立的“write”语句，如上所述，将数据写入“dh”中的一行，但执行速度非常慢。建议的语句：dh.iloc[p[A，B，C，D，E，F]=df.iloc[x[A，B，C，D，E，F]]实际上并没有像预期的那样将“水平”写入“dh”中的一行，而是用NaN.dh.iloc[p[A，B，C，D，E，F]=df.iloc[x[A，B，C，D，E，F]]从语法的角度来看，这似乎是可以接受的，但似乎没有达到预期的效果。“似乎不起作用”永远都不是可操作的信息。你能发布一个SSCCE来显示你想要的可运行代码吗？这样我们就完全具体了。我有一个数据框'df'6列宽，300k+长。数据随机出现“坏数据”-使用不同的索引写入数据帧“dh”有助于消除间隙。我目前使用6条独立的“write”语句，如上所述，将数据写入“dh”中的一行，但执行速度非常慢。建议的语句：dh.iloc[p[A，B，C，D，E，F]=df.iloc[x[A，B，C，D，E，F]]实际上并没有像预期的那样将“水平”写入“dh”中的一行，而是用NaN填充“dh”中的一列。