Python Pandas에서 데이터 프레임 / 열을 0으로 만드는 가장 빠른 방법

Aug 18 2020

다음과 같이 데이터 프레임을 반복하는 것보다 팬더 데이터 프레임 열을 제로화하는 더 빠른 방법이 있습니까 (여기서 A, B 및 C는 열 이름) :

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

더 빠를 경우 전체 데이터 프레임을 제로화해도 괜찮습니다.

답변

2 BENY Aug 19 2020 at 02:14

확인

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

전체 데이터 프레임을 0으로 만들 수 있습니다.

df[df.columns] = 0

또는 열 목록 (반복 가능)을 지정하십시오.

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

열 이름을 호출하여 열의 모든 행을 비우려면 다음과 같이 할 수 있습니다.

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

이와 같은 것이 매우 효율적이라고 생각하지만 전체 DataFrame을 0으로 만들고 싶다면 :

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

조건을 지정하고 원하는 값을 지정하여 간단한 접근 방식을 사용합니다.

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

values데이터 프레임 의 속성을 사용하여 이것을 시도하십시오 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