Cách nhanh nhất để Zero dataframe / cột trong Python Pandas

Question

Có cách nào nhanh hơn để xóa cột khung dữ liệu gấu trúc hơn là lặp lại qua khung dữ liệu như thế này (trong đó A, B và C là tên Cột):

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

Tôi không sao với việc xóa toàn bộ khung dữ liệu nếu điều đó sẽ nhanh hơn

Answer 1

Kiểm tra với

cols=[...]
df.loc[:, cols]=0

Answer 2

Bạn có thể xóa toàn bộ khung dữ liệu:

df[df.columns] = 0

hoặc chỉ định một danh sách (có thể lặp lại) gồm các cột:

cols = list("ABC")
df[cols] = 0

Answer 3

Để xóa tất cả các hàng trong một cột bằng cách gọi tên của cột, bạn có thể làm như sau:

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

Nếu bạn muốn xóa toàn bộ DataFrame bằng không mặc dù tôi tin rằng những thứ như thế này sẽ khá hiệu quả:

for c in df:
    df[c].values[:] = 0

Answer 4

Tôi sẽ sử dụng một cách tiếp cận đơn giản bằng cách nêu một điều kiện và chỉ định một giá trị bạn muốn

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

Answer 5

Hãy thử điều này, sử dụng valuesthuộc tính của khung dữ liệu và 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