Python 将多个值分配给数据帧中的不同单元格

这可能是一个简单的问题，但我找不到任何简单的方法。设想以下数据帧：

df = pd.DataFrame(index=range(10), columns=range(5))

以及三个列表，其中包含我打算更改的已定义数据帧的索引、列和值：

idx_list = [1,5,3,7]  # the indices of the cells that I want to change
col_list = [1,4,3,1]  # the columns of the cells that I want to change
value_list = [9,8,7,6]  # the final value of whose cells`

我想知道

pandas

中是否有一个函数可以有效地执行以下操作：

for i in range(len(idx_list)):
    df.loc[idx_list[i], col_list[i]] = value_list[i] 

---

谢谢。

尝试df.applymap（）函数，您可以使用lambda执行所需操作。

尝试df.applymap（）函数，您可以使用lambda执行所需操作。

使用

.values

df.values[idx_list,col_list]=value_list
df
Out[205]: 
     0    1    2    3    4
0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
1  NaN    9  NaN  NaN  NaN
2  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
3  NaN  NaN  NaN    7  NaN
4  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
5  NaN  NaN  NaN  NaN    8
6  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
7  NaN    6  NaN  NaN  NaN
8  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
9  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

或者另一种效率更低的方式

updatedf=pd.Series(value_list,index=pd.MultiIndex.from_arrays([idx_list,col_list])).unstack()
df.update(updatedf)

---

使用

.values

df.values[idx_list,col_list]=value_list
df
Out[205]: 
     0    1    2    3    4
0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
1  NaN    9  NaN  NaN  NaN
2  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
3  NaN  NaN  NaN    7  NaN
4  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
5  NaN  NaN  NaN  NaN    8
6  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
7  NaN    6  NaN  NaN  NaN
8  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
9  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

或者另一种效率更低的方式

updatedf=pd.Series(value_list,index=pd.MultiIndex.from_arrays([idx_list,col_list])).unstack()
df.update(updatedf)

---

如果我没有错，从性能的角度来看，lambda和简单循环几乎是相同的。如果我没有错，从性能的角度来看，lambda和简单循环几乎是相同的。简单而快速！根据`%timeit'，比简单循环快50倍以上@arash只是需要提到的一个想法。如果需要的话，.values方法等于.iloc。loc等效使用2rd方法。简单快速！根据`%timeit'，比简单循环快50倍以上@arash只是需要提到的一个想法。如果需要的话，.values方法等于.iloc。采用2rd法的loc当量。