python - 如何使用数组作为长度可变的索引在pandas数据框中一次更改多个值？

我想在我的pandas数据框中更改许多值，这些数据指示列的索引的大小可能有所不同。

我需要比for循环还要快的东西，因为它将在很多行上完成，而且结果太慢了。

作为一个简单的例子，考虑一下

df = pd.DataFrame(np.zeros((5,5)))

现在，我想将此数据框中的某些值更改为1。想要更改前两列的第二行和fith行中的值，但是在第四行中，我想更改所有值，我希望这样的工作：

col_indices = np.array([np.arange(2),np.arange(5),np.arange(2)])


row_indices = np.array([1,3,4])


df.loc(row_indices,col_indices) =1

但是，这是行不通的（我怀疑这行不通，因为您选择的数据形状与数据框不一致）。

有没有更灵活的索引方式而不必遍历行等？

仅适用于类似范围的数组的解决方案（如上所述）也适用于我当前的问题-但一般的答案也很好。

谢谢你的帮助！

最佳答案

IIUC是一种方法。将列索引定义为您要在其中插入1s的列数以及要在其中插入它们的行数：

col_indices = np.array([2,5,2])
row_indices = np.array([1,3,4])
arr = df.values

并使用advanced indexing将感兴趣的单元格设置为1：

arr[row_indices] = np.arange(arr.shape[0]) <= col_indices[:,None]

array([[0., 0., 0., 0., 0.],
       [1., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0.],
       [1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 0., 0., 0.]])