有效地将值从一列替换到另一列 Pandas DataFrame

我有一个像这样的 Pandas DataFrame：

   col1 col2 col3
1   0.2  0.3  0.3
2   0.2  0.3  0.3
3     0  0.4  0.4
4     0    0  0.3
5     0    0    0
6   0.1  0.4  0.4

我想更换col1值与第二列中的值 (col2） 除非col1值等于 0，然后（对于剩余的零值）再次执行此操作，但使用第三列 (col3）。期望的结果是下一个：

   col1 col2 col3
1   0.2  0.3  0.3
2   0.2  0.3  0.3
3   0.4  0.4  0.4
4   0.3    0  0.3
5     0    0    0
6   0.1  0.4  0.4

我用的是pd.replace功能，但似乎太慢了..我认为必须是更快的方法来实现这一目标。

df.col1.replace(0,df.col2,inplace=True)
df.col1.replace(0,df.col3,inplace=True)

有没有更快的方法来做到这一点？使用其他函数而不是pd.replace功能？

Using np.where是比较快的。使用与您使用的类似的模式replace:

df['col1'] = np.where(df['col1'] == 0, df['col2'], df['col1'])
df['col1'] = np.where(df['col1'] == 0, df['col3'], df['col1'])

然而，使用嵌套np.where稍微快一点：

df['col1'] = np.where(df['col1'] == 0, 
                      np.where(df['col2'] == 0, df['col3'], df['col2']),
                      df['col1'])

Timings

使用以下设置生成更大的示例 DataFrame 和计时函数：

df = pd.concat([df]*10**4, ignore_index=True)

def root_nested(df):
    df['col1'] = np.where(df['col1'] == 0, np.where(df['col2'] == 0, df['col3'], df['col2']), df['col1'])
    return df

def root_split(df):
    df['col1'] = np.where(df['col1'] == 0, df['col2'], df['col1'])
    df['col1'] = np.where(df['col1'] == 0, df['col3'], df['col1'])
    return df

def pir2(df):
    df['col1'] = df.where(df.ne(0), np.nan).bfill(axis=1).col1.fillna(0)
    return df

def pir2_2(df):
    slc = (df.values != 0).argmax(axis=1)
    return df.values[np.arange(slc.shape[0]), slc]

def andrew(df):
    df.col1[df.col1 == 0] = df.col2
    df.col1[df.col1 == 0] = df.col3
    return df

def pablo(df):
    df['col1'] = df['col1'].replace(0,df['col2'])
    df['col1'] = df['col1'].replace(0,df['col3'])
    return df

我得到以下时间安排：

%timeit root_nested(df.copy())
100 loops, best of 3: 2.25 ms per loop

%timeit root_split(df.copy())
100 loops, best of 3: 2.62 ms per loop

%timeit pir2(df.copy())
100 loops, best of 3: 6.25 ms per loop

%timeit pir2_2(df.copy())
1 loop, best of 3: 2.4 ms per loop

%timeit andrew(df.copy())
100 loops, best of 3: 8.55 ms per loop

我尝试对你的方法进行计时，但它已经运行了几分钟而没有完成。作为比较，仅在 6 行示例 DataFrame（不是上面测试的更大的 DataFrame）上对方法进行计时需要 12.8 毫秒。