循环并分配给熊猫数据框的更快方法？答案

【问题标题】：Faster way to loop over and assign to a pandas dataframe?循环并分配给熊猫数据框的更快方法？
【发布时间】：2021-08-31 05:29:10
【问题描述】：

我已经编写了一段代码来循环我的整个数据帧，如果满足条件== '[Blank]'，那么它将用一个空字符串'' 替换它。但是，我使用的方法非常慢，我知道必须有更快的方法来做到这一点，但我不确定。我需要能够迭代数据帧并根据条件分配给它。我在下面包含了我的代码：

for i in range(len(df)):
    for j in df.columns:
        if df.loc[i, j] == '[Blank]':
            df.loc[i, j] = ''

【问题讨论】：

你能提供一个你的数据框的最小例子吗？
但是你不能只使用df.replace吗？所以应该是df.replace('[Blank]','')
@FiachraBarry 那么，如果你愿意，你可以接受@SifatAmin 的回答，因为那是指df.replace。
@FiachraBarry 我也添加了我的答案，除了

标签： python pandas performance loops

【解决方案1】：

您可以逐列或从整个数据框替换 BLANK。

df['DataFrame Column'] = df['DataFrame Column'].replace('[BLANK]', '') 
# BY column

for col in df.columns:
 df[col] = df[col].replace('[BLANK]', '')

or
df.replace('[BLANK]', '') # from whole dataframe

【讨论】：

【解决方案2】：

只需使用df.replace 替换数据框中的所有值：

df.replace('[Blank]','')

【讨论】：