如何根据id与列号对应键值对填充DataFrame指定位置的数值

以下是两种可直接运行的实现方案，基于Python pandas库：

首先构造测试数据，你可以替换为自己的实际数据：

import pandas as pd

# 原始全0 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    "id": ["001", "003", "007"],
    0: [0, 0, 0],
    1: [0, 0, 0],
    2: [0, 0, 0]
})

# id与目标列映射表
map_df = pd.DataFrame({
    "id": ["001", "007"],
    "col": [2, 0]
})

方案1：小数据量首选，逻辑简单易理解 #

直接遍历映射表逐行赋值，代码可读性最高：

for _, row in map_df.iterrows():
    df.loc[df["id"] == row["id"], row["col"]] = 1

方案2：大数据量首选，全矢量化无循环 #

避免Python层循环，适合万行以上的大规模数据集：

# 构造待填充的位置标记Series
fill_series = map_df.assign(val=1).set_index(["id", "col"])["val"]
# 索引对齐后填充、恢复原表结构
df = df.set_index("id").stack().add(fill_series, fill_value=0).unstack().reset_index()

注意事项 #

如果你的原始DataFrame的列0/1/2是字符串类型，只需要先把映射表的col列转为字符串即可：

map_df["col"] = map_df["col"].astype(str)

运行任意方案后输出的df即为你需要的结果：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mac L. Lak