python - 使用熊猫循环遍历数据框时使用 if/else 语句的最快方法

Question

我试图在遍历 pandas df 行时运行条件语句，结果代码非常慢。例如：

for i, row in df.iterrows():
            # transform date column
            if len(df.loc[i, 'date']) == 7:
                df.loc[i, 'date'] = '0' + df.loc[i, 'date']

df 只有大约 40k 行，而且速度很慢，因为这只是我试图与这个循环合并的语句之一。你能用一种更快的方法来做这样的循环吗？

谢谢！

标签： pythonpandasdataframeloopsconditional-statements

Answer 1

找到相关行并修改它们：

df.loc[df["date"].str.len() == 7, "date"] = "0" + df.loc[df["date"].str.len()== 7, "date"]