时间戳

首页 > 解决方案 > 如何用numpy数组中的相应值替换每行中特定索引中的值

python - 如何用numpy数组中的相应值替换每行中特定索引中的值

问题描述

我的数据框如下所示：

     datetime1 datetime2 datetime3 datetime4
id                                      
1    5          6         5         5   
2    7          2         3         5  
3    4          2         3         2 
4    6          4         4         7 
5    7          3         8         9

我有一个像这样的numpy数组：

index_arr = [3, 2, 0, 1, 2]

这个 numpy 数组分别指的是我要替换的每一行中的索引。我想在替换中使用的值在另一个 numpy 数组中：

replace_arr = [14, 12, 23, 17, 15]

以便更新的数据框如下所示：

     datetime1 datetime2 datetime3 datetime4
id                                      
1    5          6         5         14   
2    7          2         12        5  
3    23         2         3         2 
4    6          17        4         7 
5    7          3         15        9

快速进行此替换的最佳方法是什么？我尝试使用 enumerate 和 iterrows 但无法使语法正常工作。将不胜感激任何帮助 - 谢谢

标签： pythonarrayspandasnumpydataframe

解决方案

这是一种方法np.put_along_axis-

In [50]: df
Out[50]: 
   datetime1  datetime2  datetime3  datetime4
1          5          6          5          5
2          7          2          3          5
3          4          2          3          2
4          6          4          4          7
5          7          3          8          9

In [51]: index_arr = np.array([3, 2, 0 ,1 ,2])

In [52]: replace_arr = np.array([14, 12, 23, 17 ,15])

In [53]: np.put_along_axis(df.to_numpy(),index_arr[:,None],replace_arr[:,None],axis=1)

In [54]: df
Out[54]: 
   datetime1  datetime2  datetime3  datetime4
1          5          6          5         14
2          7          2         12          5
3         23          2          3          2
4          6         17          4          7
5          7          3         15          9

推荐阅读