Umgang mit doppelten for-Schleifen mit Python Pandas

Question

Um Änderungen an mehreren DataFrames zu handhaben, habe ich einen Code, der funktioniert, aber ich möchte seine Effizienz verbessern.

Ich bin sicher, dass es eine bessere Lösung für dieses Problem gibt.

In [1]: import pandas as pd 

In [1]: df = pd.DataFrame([[1, 2], [1, 3], [4, 6]], columns=['A', 'B']) 

In [2]: df 

Out[2]: 
     A B 
    0 1 2 
    1 1 3 
    2 4 6 

In [1]: df2 = pd.DataFrame([[1, 1], [1, 1], [1, 1]], columns=['C', 'D']) 

In [2]: df2 

Out[2]: 
     C D 
    0 1 1 
    1 1 1 
    2 1 1 

In der Tat Werte zu identifizieren und in Abhängigkeit von einer Gleichheit beispielsweise zu ersetzen, verwende ich doppelt für llop Dataframes durchsuchen:

for i in range(0, df['A'].size): 
    for j in range(0, df2['C'].size): 
     if df.loc[i,'A'] == df2.loc[j, 'C'] : 
      df2.loc[j, 'C'] = df.loc[i,'B'] 
     else : 
      pass 
In [2]: df2 

Out[2]: 
     C D 
    0 2 1 
    1 3 1 
    2 1 1 

Aktion ist wirklich einfach, aber ist nicht geeignet für die Verarbeitung großer Datenrahmen, vielen Dank im Voraus

EDIT: die Dataframes sind nicht notwendigerweise die gleiche Größe

Answer 1

ich davon aus, dass ich Sie Datenrahmen gleicher Größe, in diesem Fall

df2.loc[df2['C'] == df['A'], 'C'] = df['B'] 

Sie erhalten sind Handling

C D 
0 2 1 
1 3 1 
2 1 1