python - 循环花费太长时间来替换值

我有900万行代码，其中我必须用上一行中的数字替换每个“。”。这意味着如果第1列包含“ 7”，则下面的点应替换为该点。但是，如果列3包含“ 44”，则后续值必须替换为44，依此类推。

问题：目前，要花10,000行需要18分钟。

您有任何想法如何对其进行优化吗？如果可以，请您提供代码吗？

试图将值放入另一个df并从那里开始工作，但这会使事情稍微快一点（从18分钟到17分钟）

我不知道为什么，但是.replace无法正常工作

for x in range(0,len(BD)):
    if BD['A_SECOND'].iloc[x] <> "." :
        Second = BD['A_SECOND'].iloc[x]
    else:
        BD['A_SECOND'].iloc[x] = Second

如前所述，代码应将第一列转换为第二列：

column1old    column1new
7             7
.             7
.             7
33            33
.             33
.             33
.             33
2             2
.             2

等等..

谢谢！ :)

最佳答案

您可以只将点替换为NaN值，然后使用fillna(method='ffill')：

BD['A_SECOND'] = np.where(BD['A_SECOND'] == '.', np.nan, BD['A_SECOND'])
BD['A_SECOND'].fillna(method='ffill', inplace=True)

关于python - 循环花费太长时间来替换值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/55844204/

bd

python - 循环花费太长时间来替换值