python – 以成对pandas df更新值

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python – 以成对pandas df更新值，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含651字，纯文字阅读大概需要1分钟。

内容图文

我有一双成对的df：

raw_data = {0: [5,4,6,8,9], 
        1: [4,8,1,2,5], 
        2: [42, 52, 36, 24, 73], 
        3: [0, 0, 0, 2, 1],
        4: [2, 2, 0, 2, 0]}
df = pd.DataFrame(raw_data, columns = [0,1,2,3,4])

我想将任意零设置为其对的值,例如在col 0 row 3处为0,因此它的对将位于col 3 row 0,在此示例中为8.

我可以通过迭代来做到这一点：

for i in df.index:
    for j in df.columns:
        if df.loc[i,j] == 0:
            df.loc[i,j] = df.loc[j,i]

但它的速度很慢.我可以应用函数或df方法快速完成此操作吗？

谢谢！

解决方法:

使用df的转置调用NaNs和pd.DataFrame.fillna替换0.

df[df != 0].fillna(df.T).astype(int)

   0  1   2   3   4
0  5  4  42   8   2
1  4  8  52   2   2
2  6  1  36  24  73
3  8  2  24   2   2
4  9  5  73   1   0

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – 以成对pandas df更新值全部内容，希望文章能够帮你解决python – 以成对pandas df更新值所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 gblab@vip.qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。

内容手机端