PythonのパンダDATAFRAME更新値efficently

Question

以下を達成するための最速の方法である：

要素があるかどうかを確認するために、私はパンダデータフレーム（N×N個）を使用していると私はそれぞれの行を反復処理したいと、各要素行の平均よりも大きい。

mean_value = df.ix[elementid].mean(axis=0) 

が、各要素を反復処理し、チェック、それは、ネストされたループと> = mean_valueある場合である：それは大きい場合、私は私が使用して平均値を計算1.

に要素の値を変更したいです本当に遅い。

Answer 1

あなたはまず、行によってmeanを数え、その後geと比較してどこmask1を追加することができます：あなたはすべての要素にアクセスしている

print df 
    a b c 
0 0 1 2 
1 0 1 2 
2 1 1 2 
3 1 0 1 
4 1 1 2 
5 0 0 1 

mean_value = df.mean(axis=1) 
print mean_value 
0 1.000000 
1 1.000000 
2 1.333333 
3 0.666667 
4 1.333333 
5 0.333333 

mask = df.ge(mean_value, axis=0) 
print mask 
     a  b  c 
0 False True True 
1 False True True 
2 False False True 
3 True False True 
4 False False True 
5 False False True 
print df.mask(mask, 1) 
    a b c 
0 0 1 1 
1 0 1 1 
2 1 1 1 
3 1 0 1 
4 1 1 1 
5 0 0 1