我需要让代码更快.问题很简单,但我没有找到一个好的方法来进行计算而不循环遍历整个DataFrame.
我有三个dataFrames:A,B和C.
A和B各有3列,格式如下:
A(10行):
Canal Gerencia grad
0 'ABC' 'DEF' 23
etc...
B(25行):
Marca Formato grad
0 'GHI' 'JKL' 43
etc...
另一方面,DataFrame C有5列:
C(5000行):
Marca Formato Canal Gerencia grad
0 'GHI' 'JKL' 'ABC' 'DEF' -102
etc...
我需要一个具有相同长度的DataFrame'C'的向量,它将三个表中的'grad'值相加,例如:
m = 'GHI'
f = 'JKL'
c = 'ABC'
g = 'DEF'
res = C['grad'][C['Marca']==m][C['Formato']==f][C['Canal']==c][C['Gerencia']==g] + A['grad'][A['Canal']==c][A['Gerencia']==g] + B['grad'][B['Formato']==f][B['Marca']==m]
>>-36
我尝试循环遍历C dataFrame,但速度太慢.我理解我应该尽量避免循环通过dataFrame,但不知道如何做到这一点.我的实际代码是以下(工作,但非常慢):
res=[]
for row_index, row in C.iterrows():
vec1 = A['Gerencia']==row['Gerencia']
vec2 = A['Canal']==row['Canal']
vec3 = B['Marca']==row['Marca']
vec4 = B['Formato']==row['Formato']
grad = row['grad'] …