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Python更快的更新数据帧的方式

可以通过使用Pandas库中的"at"和"iat"方法来实现。这两个方法是Pandas库中专门用于快速访问和更新数据帧中特定位置的元素的方法。

  1. "at"方法:用于访问和更新数据帧中指定位置的元素。它接受两个参数,第一个参数是行索引,第二个参数是列索引。使用"at"方法可以直接定位到指定位置并进行更新操作,相比于其他方法,它的速度更快。

示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 使用"at"方法更新指定位置的元素
df.at[0, 'A'] = 10

print(df)
  1. "iat"方法:用于访问和更新数据帧中指定位置的元素。它接受两个参数,第一个参数是行索引,第二个参数是列索引。使用"iat"方法可以直接定位到指定位置并进行更新操作,相比于其他方法,它的速度更快。

示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 使用"iat"方法更新指定位置的元素
df.iat[0, 0] = 10

print(df)

这两种方法都可以快速更新数据帧中的元素,适用于需要频繁更新数据帧的场景。在数据处理和分析中,这些方法可以提高代码的执行效率,加快数据处理的速度。

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