Pandas中如何为匹配指定列表的DataFrame行批量赋值？

报错原因 #

此前的匹配代码a_m_d_8.state_dist in abnormal_race触发报错，是因为Python原生in运算符不会对pandas Series做逐行值匹配，而是尝试将整个Series作为单个对象判断是否存在于目标列表中，因此产生真值判断歧义。

正确实现代码 #

使用pandas内置的isin()方法完成批量逐行匹配，代码为：

a_m_d_8.loc[a_m_d_8.state_dist.isin(abnormal_race), "abnormal"] = 1

相关说明 #

• 该方法为向量化计算，运行效率远高于逐选区单独赋值的操作，可快速处理大体量选举数据。
• 代码执行后，所有state_dist值属于异常选区列表的行，其abnormal列会被赋值为1，其余行保持初始的0值不变。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Demosthenes