熊貓：基於另一列中的值來編輯一列中的值的最快方法

Question

我嘗試不依賴SQL查詢，而是嘗試使用熊貓以更省時的方式完成相同的工作。

通過以下簡化示例可以最好地說明我要解決的問題：

df = pd.DataFrame({'id':list([1,2,3,4,5,6]),
                   'value':[12,8,31,14,45,12]})

根據數據，我想在id為1,2,4到32,15,14時更改“值”列的值

我設法通過以下代碼為一個值做到這一點：

df.loc[ df['id'] ==1, 'value'] = 32

但是問題是上面的代碼時間效率很低。 所以我想知道是否有人可以提出一個解決方案，使我可以在熊貓表中盡快更新20-30個值。

提前致謝

Answer 1

使用isin ：

df.loc[df['id'].isin([1, 2, 4]), 'value'] = [32, 15, 14]

df

   id  value
0   1     32
1   2     15
2   3     31
3   4     14
4   5     45
5   6     12