填充dataframe列的更好方法比iterrows - python + pandas

在填充DataFrame列时，比使用iterrows方法更好的方法是使用apply函数或者使用向量化操作。iterrows方法逐行遍历DataFrame，效率较低，尤其在处理大规模数据时会导致性能问题。以下是两种更好的方法：

1. 使用apply函数： apply函数可以应用一个自定义的函数到DataFrame的每一行或每一列，从而实现数据填充。对于填充列来说，可以使用apply函数加上lambda表达式，对每一行进行处理，然后返回填充值。例如，假设有一个DataFrame df，需要填充'column_name'列，可以使用如下代码：
2. 使用apply函数： apply函数可以应用一个自定义的函数到DataFrame的每一行或每一列，从而实现数据填充。对于填充列来说，可以使用apply函数加上lambda表达式，对每一行进行处理，然后返回填充值。例如，假设有一个DataFrame df，需要填充'column_name'列，可以使用如下代码：
3. 其中，fill_value为需要填充的值，pd.isnull函数用于判断每个值是否为空。
4. 使用向量化操作： 向量化操作利用pandas的广播功能，可以在整个列上一次性进行操作，而不需要逐行遍历。这种方法效率更高。可以直接对需要填充的列使用向量化操作。例如，假设有一个DataFrame df，需要填充'column_name'列，可以使用如下代码：
5. 使用向量化操作： 向量化操作利用pandas的广播功能，可以在整个列上一次性进行操作，而不需要逐行遍历。这种方法效率更高。可以直接对需要填充的列使用向量化操作。例如，假设有一个DataFrame df，需要填充'column_name'列，可以使用如下代码：
6. 其中，fill_value为需要填充的值。

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