Python Pandas iterrowsとset_valueをベクトル化関数

Question

私は自分のプログラムでこの関数を使用していますが、より良い性能を研究しているものはベクトル化によって実現できます。

以下のコードを使用するのではなく、ベクトル化された関数を使用して同じ解像度を達成するにはどうすればよいですか？

for i, row in df.iterrows(): 
    ifor_val = something 
    if <condition>: 
     ifor_val = something_else 
     df.set_value(i,'ifor',ifor_val) 

Answer 1

値が行の他の値に依存する場合は、反復処理を避けることはできません。

df['ifor'] = df['some_col'].apply(lambda v: something if <condition> else something_else) 

これはPandasに反復を入れているので、はるかにクリーンで（おそらく高速です）。

Answer 2

（ので、それを使用していないIXでも動作しますが、それは廃止される予定）あなたはLOCとブールインデックスを使用することができます。これは、条件を満たし、設定ifor列から行を選択します

df.loc[condition, 'ifor'] = something_else 

その値はsomething_elseになります。