Il modo più veloce per azzerare dataframe / colonna in Python Pandas
Aug 18 2020
C'è un modo più veloce per azzerare una colonna dataframe panda piuttosto che iterare attraverso il dataframe in questo modo (dove A, B e C sono i nomi delle colonne):
while x < Framelength
dg.iloc[x, A] = 0
dg.iloc[x, B] = 0
dg.iloc[x, C] = 0
x+=1
Sto bene azzerare l'intero dataframe se ciò fosse più veloce
Risposte
2 BENY Aug 19 2020 at 02:14
Controllare con
cols=[...]
df.loc[:, cols]=0
1 anon01 Aug 19 2020 at 02:38
Puoi azzerare l'intero dataframe:
df[df.columns] = 0
oppure specifica un elenco (iterabile) di colonne:
cols = list("ABC")
df[cols] = 0
1 MarcosTidball Aug 19 2020 at 02:14
Per azzerare tutte le righe in una colonna chiamando il nome della colonna potresti fare qualcosa come:
df["A"] = 0
df["B"] = 0
Se vuoi azzerare l'intero DataFrame, credo che qualcosa di simile dovrebbe essere abbastanza efficiente:
for c in df:
df[c].values[:] = 0
N.Arunoprayoch Aug 19 2020 at 02:21
Userei un approccio semplice affermando una condizione e assegnando un valore desiderato
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
Prova questo, utilizzando l' values
attributo di un dataframe e 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