根据列名更新 DF 中的值

我有下一个 pandas dataframe：

x_1 x_2 x_3 x_4 col_to_replace cor_factor
    
    1   2   3   4   x_2            1
    3   3   5   1   x_1            6
    2   2   0   0   x_3            0
...

我想用 cor_factor 中的值更新保存在 col_to_replace 中的名称列，并将结果保存在相应的列以及 car_factor 列中。 一些（丑陋的）解决方案可能是：

for i in len(df.shape[0]):
    df[df['col_to_replace']].iloc[i] = df[df['col_to_replace']].iloc[i] - df['cor_factor'].iloc[i]                                                                          
    df['cor_factor'].iloc[i] = df['cor_factor'].iloc[i] -  df[df['col_to_replace']].iloc[i]

这种方式绝对不省时。我正在寻找更快的解决方案。

df 的输出应该是这样的：

医院网站系统

HTML医院网站系统基于PHP+MYSQL开发，在文章内容网站的基础上，预设了医院概况、新闻动态、环境设备、名医荟萃、专科介绍、就医指南、专家门诊值班表、网上挂号、医疗保健知识、在线咨询等医院网站常用的栏目和测试数据，采用适合医院网站的专用模版，增强了系统的针对性和易用性。系统具有文章、图文、下载、社区、表单、用户等基本系统模块和一系列网站辅助功能，用户也可根据自身特点任意创建和修改栏目，适合创建

下载

x_1 x_2 x_3 x_4 col_to_replace cor_factor
    
    1   1   3   4   x_2            -1
    -3  3   5   1   x_1            3
    2   2   0   0   x_3            0
...

正确答案

使用 pivot 更正 x_值和索引查找更正最后一列。由于值发生变化，请确保在修改之前进行复制：

# perform indexing lookup
# save the value for later
idx, cols = pd.factorize(df['col_to_replace'])
corr = df.reindex(cols, axis=1).to_numpy()[np.arange(len(df)), idx]

# pivot and subtract the factor
# ensure original order of the columns
cols = df.columns.intersection(cols, sort=false)
df[cols] = df[cols].sub(df.pivot(columns='col_to_replace',
                                 values='cor_factor'),
                        fill_value=0).convert_dtypes()
# correct with the saved "corr"
df['cor_factor'] -= corr

输出：

x_1  x_2  x_3  x_4 col_to_replace  cor_factor
0    1    1    3    4            x_2          -1
1   -3    3    5    1            x_1           3
2    2    2    0    0            x_3           0