比较熊猫数据帧索引并更新行

Question

我有两个熊猫读取的Excel文件。我正在比较文件1中的索引和文件2中的索引（长度不相同（例如：10,100），如果它们匹配，则第二个文件中的row [index]将为零，否则将保持不变。 for和if为此循环，但是我要处理的数据越多（1e3,5e3），运行时间就会变长。那么，有没有更好的方法进行这种比较？这是我正在使用的示例。

df = pd.DataFrame([[0, 2, 3], [0, 4, 1], [10, 20, 30]],
                  index=[4, 5, 6], columns=['A', 'B', 'C'])
df1 = pd.DataFrame([['w'], ['y' ], ['z']],
                  index=[4, 5, 1])
for j in df1.index:
    for i in df.index:
        if i == j:
            df.loc[i, :] = 0
        else:
            df.loc[i, :] = df.loc[i, :]
print(df)

Answer 1

这里不需要循环，您可以将0和DataFrame.mask设置为每行DataFrame.mask的值（为避免Series.isin，必须将Series.isin转换为index）：

Series

或者如果要提高性能，则使用ValueError: Array conditional must be same shape as self和df = df.mask(df.index.to_series().isin(df1.index), 0) ：

Index.isin