如何将现有Pandas DataFrame的所有值设置为零？

Question

我目前有一个带有日期索引的现有Pandas DataFrame，每个列都有一个特定的名称。

对于数据单元，它们充满了各种浮点值。

我想复制我的DataFrame，但将所有这些值替换为零。

目的是重用DataFrame的结构（尺寸，索引，列名），但通过将其替换为零来清除所有当前值。

我目前实现此目标的方式如下：

df[df > 0] = 0

但是，这不会替换DataFrame中的任何负值。

是否存在一种更通用的方法来用单个公共值填充整个现有DataFrame？

预先感谢您的帮助。

Answer 1

也可以保留的绝对最快的方法dtypes如下：

for col in df.columns:
    df[col].values[:] = 0

这将直接写入每个列的基础numpy数组。我怀疑其他任何方法都不会比这更快，因为这不会分配额外的存储空间并且不会通过熊猫的dtype处理。您也np.issubdtype可以只将数字列清零。如果您有混合的dtypeDataFrame，这可能就是您想要的，但是，如果您的DataFrame已经是完全数字的，那么这当然不是必需的。

for col in df.columns:
    if np.issubdtype(df[col].dtype, np.number):
        df[col].values[:] = 0

对于小型DataFrame，子类型检查会花费一些成本。但是，将非数字列清零的成本非常高，因此，如果不确定DataFrame是否完全为数字，则可能应包括issubdtype检查。

---

时序比较

设定

import pandas as pd
import numpy as np

def make_df(n, only_numeric):
    series = [
        pd.Series(range(n), name="int", dtype=int),
        pd.Series(range(n), name="float", dtype=float),
    ]
    if only_numeric:
        series.extend(
            [
                pd.Series(range(n, 2 * n), name="int2", dtype=int),
                pd.Series(range(n, 2 * n), name="float2", dtype=float),
            ]
        )
    else:
        series.extend(
            [
                pd.date_range(start="1970-1-1", freq="T", periods=n, name="dt")
                .to_series()
                .reset_index(drop=True),
                pd.Series(
                    [chr((i % 26) + 65) for i in range(n)],
                    name="string",
                    dtype="object",
                ),
            ]
        )

    return pd.concat(series, axis=1)

>>> make_df(5, True)
   int  float  int2  float2
0    0    0.0     5     5.0
1    1    1.0     6     6.0
2    2    2.0     7     7.0
3    3    3.0     8     8.0
4    4    4.0     9     9.0

>>> make_df(5, False)
   int  float                  dt string
0    0    0.0 1970-01-01 00:00:00      A
1    1    1.0 1970-01-01 00:01:00      B
2    2    2.0 1970-01-01 00:02:00      C
3    3    3.0 1970-01-01 00:03:00      D
4    4    4.0 1970-01-01 00:04:00      E

小数据框

n = 10_000

# Numeric df, no issubdtype check
%%timeit df = make_df(n, True)
for col in df.columns:
    df[col].values[:] = 0
36.1 µs ± 510 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

# Numeric df, yes issubdtype check
%%timeit df = make_df(n, True)
for col in df.columns:
    if np.issubdtype(df[col].dtype, np.number):
        df[col].values[:] = 0
53 µs ± 645 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

# Non-numeric df, no issubdtype check
%%timeit df = make_df(n, False)
for col in df.columns:
    df[col].values[:] = 0
113 µs ± 391 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

# Non-numeric df, yes issubdtype check
%%timeit df = make_df(n, False)
for col in df.columns:
    if np.issubdtype(df[col].dtype, np.number):
        df[col].values[:] = 0
39.4 µs ± 1.91 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

大数据框

n = 10_000_000

# Numeric df, no issubdtype check
%%timeit df = make_df(n, True)
for col in df.columns:
    df[col].values[:] = 0
38.7 ms ± 151 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

# Numeric df, yes issubdtype check
%%timeit df = make_df(n, True)
for col in df.columns:
    if np.issubdtype(df[col].dtype, np.number):
        df[col].values[:] = 0
39.1 ms ± 556 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

# Non-numeric df, no issubdtype check
%%timeit df = make_df(n, False)
for col in df.columns:
    df[col].values[:] = 0
99.5 ms ± 748 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

# Non-numeric df, yes issubdtype check
%%timeit df = make_df(n, False)
for col in df.columns:
    if np.issubdtype(df[col].dtype, np.number):
        df[col].values[:] = 0
17.8 ms ± 228 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

---

我之前曾建议过以下答案，但现在我认为这是有害的-它比上述答案慢得多，也很难推理。 它唯一的优点是写得更好。

最干净的方法是使用裸冒号引用整个数据框。

df[:] = 0

不幸的是，dtype情况有点模糊，因为结果数据帧中的每一列都将具有相同的值dtype。如果的每一列df都是原来的float，则新列dtypes仍然是
float。但是，如果一列是int或object，似乎新的dtypes意愿 都 可以int。