Pandas：如何编写一个更快的循环来检查一列，然后根据第一列的值更改另一列的符号？

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我的数据框中有大约 1000 万行数据。下面是 2 行的示例。

指数 数量 借记卡信用卡
0 1000 1
1 2000年 2

回答

你可以用.loc，但没有循环：

df.loc[df['debit/credit'].eq(2), 'Amount'] *= -1

输出：

    Amount  debit/credit
0     1000             1
1    -2000             2

或者

通过np.where()：

import numpy as np

df['Amount'] = np.where(df['debit/credit'].eq(2), df['Amount']*-1, df['Amount'])

性能测试：

让我们创建一个包含 2 列和 1000 万行的示例数据框：

import time

df = pd.DataFrame({'Amount': np.random.randint(1000, 10000, size=10000000),
                   'debit/credit': np.random.randint(1, size=10000000) + 1})

1）循环：

start = time.perf_counter()

change_credits_to_negative(df)

stop = time.perf_counter()
print(stop - start)

97.34215749999998

2）位置：

start = time.perf_counter()

df.loc[df['debit/credit'].eq(2), 'Amount'] *= -1

stop = time.perf_counter()
print(stop - start)

0.03006110000001172

它给了我们 97 秒。与循环和 0.03 秒。没有它。

以上是Pandas：如何编写一个更快的循环来检查一列，然后根据第一列的值更改另一列的符号？的全部内容。
THE END
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