匹配 numpy 条件行和列，无需迭代

Question

给定数据框

condition

定义为：

0    [3, 4]
1       [2]

我想要另一个数据帧的第0行第3列和第4列以及第1行第2列设置为0

例如给定另一个数据框

df2

：

        1         2       3         4  
0  0.275464  0.275404  0.2782  0.273485  
1  0.275464  0.275404  0.2782  0.273485 

申请

condition

后，我希望

df2

成为：

        1         2       3         4  
0  0.275464  0.275404  0.0000  0.0000  
1  0.275464  0.000000  0.2782  0.273485 

有没有一种好的方法可以在不迭代各个行的情况下做到这一点？

Answer 1

一个可能的解决方案：

indices = cond.explode(0).reset_index().astype(int).values -1

mask = np.full(df.shape, False)

mask[indices[:, 0], indices[:, 1]] = True

df.values[mask] = 0