如何根据熊猫数据框中的非连续索引列表替换值？答案

【问题标题】：How to replace values according to non-consecutive list of indices in pandas dataframe?如何根据熊猫数据框中的非连续索引列表替换值？
【发布时间】：2018-07-05 16:04:12
【问题描述】：

我一直在寻找一种快速有效的方法来替换熊猫数据框给定列中的值，前提是相应的索引属于非连续数字列表。用 ca 说 non_consecutive_indices_list = [1400, 6571, 14526, 68420, ...]。 30k 个不同的值。

我曾尝试使用 .iloc，但收到一条错误消息：

df.iloc[non_consecutive_indices_list, 'column'] = New_Value

ValueError: 只能使用 [integer, integer slice (START point is INCLUDED, END point is EXCLUDED), listlike of integers, boolean array] 按位置索引。

或者，我尝试了以下方法：

df.iloc[non_consecutive_indices_list].column = New_Value

但这会返回原始数据框的副本，因此我无法替换原始值。

最后，我尝试使用 for 循环，它可以工作，但效率非常低，并且需要永远替换大约 30k 值：
```
for i in non_consecutive_indices_list:
    df.loc[i, 'column'] = New_Value
```

知道如何以最快的方式完成吗？

【问题讨论】：

如何将iloc 更改为loc 就像df.loc[non_consecutive_indices_list, 'column'] = New_Value 一样？
这很奇怪，因为在你的情况下你有'listlike of integers'。检查列表，可能你有一些非整数值。
谢谢耶兹瑞尔！您刚刚为我节省了未来数小时的修改时间！

标签： python pandas replace

【解决方案1】：

将iloc改成DataFrame.loc函数：

df = pd.DataFrame({'column':list('abcdefghij')})

non_consecutive_indices_list = [2,4,1,6]
df.loc[non_consecutive_indices_list, 'column'] = 'New_Value'
print (df)
      column
0          a
1  New_Value
2  New_Value
3          d
4  New_Value
5          f
6  New_Value
7          h
8          i
9          j

【讨论】：