我正在尝试创建一个代码，以根据ID列的值尽快更新大量的熊猫值。我正在使用atm的代码在一个ID_column的基础上同时插入多行，但无法同时插入多列+行。
下面的代码是一个简化示例，该示例根据列名ID的值更新2列（值1和值2）。
id_list = [24,26,28]
value1_list =[100,200,300]
value2_list =[125,175,165]
df.loc[df['id'].isin(id_list), 'value1'] = value1_list
df.loc[df['id'].isin(id_list), 'value2'] = value2_list
我理想情况下使用的代码将像这样工作：
df.loc[df['id'].isin(id_list), ['value1','value2']] = [value1_list,value2_list]
意味着列value1和column value2将同时更新。这可行吗？
您可以通过构建单个NumPy数组np.vstack，然后将其分配给多列：
import numpy as np
mask = df['id'].isin(id_list)
value_array = np.vstack((value1_list, value2_list)).T
df.loc[mask, ['value1', 'value2']] = value_array
print(df)
# id value1 value2
# 0 24 100 125
# 1 26 200 175
# 2 28 300 165
# 3 30 4 8
或者，您可以zip输入列表：
df.loc[mask, ['value1', 'value2']] = list(zip(*(value1_list,value2_list)))
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