在填充DataFrame列时,比使用iterrows方法更好的方法是使用apply函数或者使用向量化操作。iterrows方法逐行遍历DataFrame,效率较低,尤其在处理大规模数据时会导致性能问题。以下是两种更好的方法:
- 使用apply函数:
apply函数可以应用一个自定义的函数到DataFrame的每一行或每一列,从而实现数据填充。对于填充列来说,可以使用apply函数加上lambda表达式,对每一行进行处理,然后返回填充值。例如,假设有一个DataFrame df,需要填充'column_name'列,可以使用如下代码:
- 使用apply函数:
apply函数可以应用一个自定义的函数到DataFrame的每一行或每一列,从而实现数据填充。对于填充列来说,可以使用apply函数加上lambda表达式,对每一行进行处理,然后返回填充值。例如,假设有一个DataFrame df,需要填充'column_name'列,可以使用如下代码:
- 其中,fill_value为需要填充的值,pd.isnull函数用于判断每个值是否为空。
- 使用向量化操作:
向量化操作利用pandas的广播功能,可以在整个列上一次性进行操作,而不需要逐行遍历。这种方法效率更高。可以直接对需要填充的列使用向量化操作。例如,假设有一个DataFrame df,需要填充'column_name'列,可以使用如下代码:
- 使用向量化操作:
向量化操作利用pandas的广播功能,可以在整个列上一次性进行操作,而不需要逐行遍历。这种方法效率更高。可以直接对需要填充的列使用向量化操作。例如,假设有一个DataFrame df,需要填充'column_name'列,可以使用如下代码:
- 其中,fill_value为需要填充的值。
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