在 panda.Dataframe 中有效地有條件地重新定位元素

Question

我正在嘗試按以下方式對我的 data.frame 的值進行排序：

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，但是對於我的 +40k 行來說它非常慢。 我怎樣才能更有效、更優雅地做到這一點？ 如果可能的話，我更喜歡直接操縱原始 df 的解決方案。

示例數據：

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

這是一種使用行選擇然后使用該選擇交換值的方法

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