在 panda.Dataframe 中有效地有条件地重新定位元素

Question

我正在尝试按以下方式对我的 data.frame 的值进行排序：

for i in range(len(df.index)):
    if df.at[i, "x1"] <= df.at[i, "x2"]:
        df2.at[i, "p1"] = df.at[i, "p1"]
        df2.at[i, "x1"] = df.at[i, "x1"]
        df2.at[i, "x2"] = df.at[i, "x2"]
    else:
        df2.at[i, "p1"] = df.at[i, "p2"]
        df2.at[i, "x1"] = df.at[i, "x2"]
        df2.at[i, "x2"] = df.at[i, "x1"]

它正在工作，但是对于我的 +40k 行来说它非常慢。 我怎样才能更有效、更优雅地做到这一点？ 如果可能的话，我更喜欢直接操纵原始 df 的解决方案。

示例数据：

x1  p1 x2   p2
1  0.4  2  0.6
2  0.2  1  0.8

所需的 output：

x1  p1 x2   p2
1  0.4  2  0.6
1  0.8  2  0.2

Answer 1

这是一种使用行选择然后使用该选择交换值的方法

check = df["x1"] > df["x2"]
df.loc[check, ["x2", "x1", "p2", "p1"]] = df.loc[check, ["x1", "x2", "p1", "p2"]].values