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python - 遍历 pandas 中的行以检查条件

coder 2023-08-22 原文

我在 Pandas 中有以下 DF。

+-------+-------+
| Col_A | Col_B |
+-------+-------+
|  1234 |       |
|  6267 |       |
|  6364 |       |
|   573 |       |
|     0 |       |
|   838 |       |
|    92 |       |
|  3221 |       |
+-------+-------+

Col_B 应填充 True 或 False 值。默认情况下，它是 False，但是当第一个 0 已经被“看到”时，其余的 DF 应该是 True。 DF 有超过 100 000 行。

自从 Col_A 中出现第一个“0”值以来，将 col_B 中的值设置为等于“True”的最快方法是什么？

+-------+--------+
| Col_A | Col_B  |
+-------+--------+
|  1234 | False  |
|  6267 | False  |
|  6364 | False  |
|   573 | False  |
|     0 | True   |
|   838 | True   |
|    92 | True   |
|  3221 | True   |
+-------+--------+

最佳答案

使用idxmax和loc进行赋值

idx = df.Col_A.eq(0).idxmax()
df['Col_B'] = False
df.loc[idx:, 'Col_B'] = True


   Col_A  Col_B
0   1234  False
1   6267  False
2   6364  False
3    573  False
4      0   True
5    838   True
6     92   True
7   3221   True

使用赋值:

这种方法避免了修改原始 DataFrame。

df.assign(Col_B=(df.index >= idx))

关于python - 遍历 pandas 中的行以检查条件，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52042213/

pythonpandascodeFalseTruedataframe

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