我有一個包含i行和j列的 Pandas DataFrame 。我想用具有相同i行但k列的第二個 DataFrame 中的所有值替換此 DataFrame 中的值，其中k是j的子集。有效的是這樣的：for col in df2.columns:
df1[col] = df2[col]有沒有更快，非循環(huán)的方法來做到這一點？
1 回答
拉莫斯之舞
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IIUC你可以做
df1[df2.columns] = df2
假設索引和列標簽如您所述匹配
在這里，我們df1只傳遞感興趣的列的子集，只要索引和列標簽匹配，您就可以像這樣直接分配。這里不需要迭代
如果索引標簽不匹配但形狀匹配，您可以分配 numpy 數(shù)組值：
df1[df2.columns] = df2.values
這會將值分配為原始值，此方法可能會更快，因為pandas不需要檢查與索引標簽或列標簽的對齊情況，并且應該能夠直接分配
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