如何根据熊猫数据框中的非连续索引列表替换值？

Question

我一直在寻找一种快速有效的方法来替换熊猫数据框给定列中的值，前提是相应的索引属于非连续数字列表。 用ca表示non_consecutive_indices_list = [1400，6571，14526，68420，...] 30k不同的值。

1. 我尝试使用.iloc，但收到错误消息：

    df.iloc[non_consecutive_indices_list, 'column'] = New_Value 

ValueError：只能按位置使用[整数，整数切片（起始点为INCLUDED，结束点为EXCLUDED），整数形式的列表，布尔数组]进行索引。

2. 另外，我尝试了以下方法：

    df.iloc[non_consecutive_indices_list].column = New_Value 

但这会返回原始数据帧的副本，因此我无法替换原始值。

3. 最后，我尝试使用一个for循环，该循环可以工作，但是效率非常低，并且要永久替换大约30k的值：

    for i in non_consecutive_indices_list: df.loc[i, 'column'] = New_Value 

知道如何以最快的方式完成此操作吗？

Answer 1

更改iloc到DataFrame.loc功能：

df = pd.DataFrame({'column':list('abcdefghij')})

non_consecutive_indices_list = [2,4,1,6]
df.loc[non_consecutive_indices_list, 'column'] = 'New_Value'
print (df)
      column
0          a
1  New_Value
2  New_Value
3          d
4  New_Value
5          f
6  New_Value
7          h
8          i
9          j