Comment attribuer efficacement des valeurs à des cellules spécifiques dans un DataFrame Pandas ?

Attribuer des valeurs à des cellules spécifiques dans les Pandas DataFrames

Lorsque vous travaillez avec des Pandas DataFrames, l'ajustement des valeurs de cellules individuelles est une tâche courante. Pour y parvenir, la fonction .xs() semble prometteuse. Cependant, il ne modifie pas le DataFrame d'origine mais crée une copie à la place.

Approche alternative pour l'attribution de valeur

Pour surmonter cette limitation, utilisez le .at ou le . Fonctions iat :

• .at (recommandé) : df.at['C', 'x'] = 10
• .iat (ancienne méthode) : df.iat[row_idx, col_idx] = 10

.at et .iat attribuent des valeurs directement au DataFrame d'origine, contrairement à .xs().

Considérations sur les performances

L'analyse comparative révèle la comparaison des performances suivante :

• .set_value : le plus rapide mais obsolète
• .'x' : Deuxième plus rapide
• .at : Troisième plus rapide mais recommandé pour une utilisation future

Avertissement de dépréciation

La méthode .set_value est programmée pour être dépréciée en faveur de .at et .iat. Il s'agit d'une considération clé lors du choix de la fonction optimale.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!