La forma más rápida de cero dataframe / columna en Python Pandas

Aug 18 2020

¿Existe una forma más rápida de poner a cero una columna de marco de datos de pandas que iterar a través del marco de datos de esta manera (donde A, B y C son los nombres de las columnas):

while x < Framelength
   dg.iloc[x, A] = 0
   dg.iloc[x, B] = 0
   dg.iloc[x, C] = 0
   x+=1

Estoy de acuerdo con poner a cero todo el marco de datos si eso fuera más rápido

Respuestas

2 BENY Aug 19 2020 at 02:14

Verifícalo con

cols=[...]
df.loc[:, cols]=0
1 anon01 Aug 19 2020 at 02:38

Puede poner a cero todo el marco de datos:

df[df.columns] = 0

o especificar una lista (iterable) de columnas:

cols = list("ABC")
df[cols] = 0
1 MarcosTidball Aug 19 2020 at 02:14

Para poner a cero todas las filas de una columna llamando al nombre de la columna, puede hacer algo como:

df["A"] = 0
df["B"] = 0

Si desea poner a cero todo el DataFrame, creo que algo como esto debería ser bastante eficiente:

for c in df:
    df[c].values[:] = 0
N.Arunoprayoch Aug 19 2020 at 02:21

Usaría un enfoque simple al establecer una condición y asignar un valor que desee

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1,2,3,4,5], 'B': [34,63,2,5,0]})

# Approach
df.columns = [0 for _ in df.columns]
df[df!=0] = 0

# Result
    0   0
0   0   0
1   0   0
2   0   0
3   0   0
4   0   0
ScottBoston Aug 19 2020 at 03:03

Prueba esto, usando el valuesatributo de un marco de datos y np.array.fill:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,(5,5)), index=[*'abcde'], columns=[*'ABCDE'])

print(df)
#     A   B   C   D   E
# a  94  96  76  99  34
# b  88  63  17  51  46
# c  92  64  32  12  23
# d  88  89  43  34  50
# e  93  37  70  27  40

df.values.fill(0)

print(df)
#    A  B  C  D  E
# a  0  0  0  0  0
# b  0  0  0  0  0
# c  0  0  0  0  0
# d  0  0  0  0  0
# e  0  0  0  0  0