将列向量化分配给列的子集

Question

我有一个包含i行和j列的 Pandas DataFrame 。我想用具有相同i行但k列的第二个 DataFrame 中的所有值替换此 DataFrame 中的值，其中k是j的子集。有效的是这样的：for col in df2.columns:     df1[col] = df2[col]有没有更快，非循环的方法来做到这一点？

Answer 1

IIUC你可以做

df1[df2.columns] = df2

假设索引和列标签如您所述匹配

在这里，我们df1只传递感兴趣的列的子集，只要索引和列标签匹配，您就可以像这样直接分配。这里不需要迭代

如果索引标签不匹配但形状匹配，您可以分配 numpy 数组值：

df1[df2.columns] = df2.values

这会将值分配为原始值，此方法可能会更快，因为pandas不需要检查与索引标签或列标签的对齐情况，并且应该能够直接分配