Python 加快IF/ELIF搜索多个列表中的索引？

是否有一种更快的方法来运行以下代码：（检查

df.index

中的值是否在多个列表中，如果在多个列表中，它会将字符串附加到一个列表，并将索引附加到另一个列表）

如果

t4、t8、mono、nk

和

b

是带有索引值（int）的独立列表

您可以制作一个大的“索引”目录，而不是检查单独目录中的键。 在我的示例中，我建议t4或t8是dits。如果你有dicts

t4={'t4_1'：'value_1'，'t4_2'：'value_2'}

和

t8={'t8_1'：'value_1'，'t8_2'：'value_2'}

。在这里，你不在乎价值观<代码>如果t4中的ind表示您在t4 dict中选中了键

ind

。

dict.from_键（t4.keys（），'a'）

将使dict

{'t4_1'：'a'，'t4_2'：'a'}。

dict.update（）`只需更新dict中的所有键。在这里，您将如何使用所需的值对所有键进行索引

如果t4和t8是列表或集合，则是足够的

dict.from_键（t4，'a'）

idx={}
update（dict.fromkeys（t4.keys（），'a'））
update（dict.fromkeys（t8.keys（），'b'））
update（dict.fromkeys（nk.keys（），'c'））
update（dict.fromkeys（mono.keys（），'d'））
update（dict.fromkeys（b.keys（），'e'））
truth=[idx.get（ind，'Other'），用于df.index.values中的ind
t_ind=df.index.values

A

numpy

为基础的解决方案

np.in1d

返回两个iterable之间的所有匹配位置。我们通过迭代您的索引段，即

t4

，

t8

等，一个一个地找到匹配的位置。这是对RHS的一种廉价攻击，具有

chr（97）='A'

#创建一个列表，其中所有元素均为“其他”
真值=名词重复（'Other'，len（df））
#迭代索引组，并使用匹配组输入真值
对于枚举中的i，idx_组（[t4，t8，mono，nk，b]）：
真值[np.where（np.inad（df.index.values，idx_组））[0]=chr（97+i）

如果列表很大，最好将其设置为集合，因为成员资格检查是O（1）。谢谢。你的意思是

（t4，'a'））

而不是

（t4.keys（），'a'））

在答案正文中回答。这是建议您使用dicts的代码。如果您有列表或集合，您可以只使用

（t4，'a'））

也可以回答下面的问题，尝试使用熊猫。也许如果你使用熊猫框架，这应该是你如何对熊猫进行条件更新的方法

df[df.index.isin（t4）]='a'；df[df.index.isin（t8）]='b'…

请不要只发布代码作为答案，还要解释代码的作用以及如何解决问题。有解释的答案通常质量更高，更有可能吸引更多的选票。很公平，我一回到办公桌就可以编辑了。谢谢你的指点。

truth = []
t_ind = []
for ind in df.index.values:
    if ind in t4:
        truth.append('a')
        t_ind.append(ind)
    elif ind in t8:
        truth.append('b')
        t_ind.append(ind)
    elif ind in nk:
        truth.append('c')
        t_ind.append(ind)
    elif ind in mono:
        truth.append('d')
        t_ind.append(ind)
    elif ind in b:
        truth.append('e')
        t_ind.append(ind)
    else:
        truth.append('Other')
        t_ind.append(ind)