Pandas：加速遍历两个数据帧答案

【问题标题】：Pandas: speed up iterating throught two dataframesPandas：加速遍历两个数据帧
【发布时间】：2019-08-23 18:20:55
【问题描述】：

我有一个 DataFrame B，它有列：id_number, performance, min_value, max_value。

B
id_number | perfomance | min_value | max_value
12        | A          | 400       | 700
4         | B          | 1000      |1250
89        | C          |1          | 30

我想创建一个字典，方法如下：

for idx, r in B.iterrows():
  for i in range(r['min_value'], r['max_value'] + 1):
      dic[i] = r[id_number]

（注意，id_number 不是唯一的。）

我的数据框 B 非常大（> 5M 记录），并且 min 和 max 之间的范围通常非常大（数千），因此整个过程需要很长时间。有没有办法更快地实现上述字典创建？

【问题讨论】：

范围 [minvalue, maxvalue] 都是唯一的？
是的，确实它们都是独一无二的
您创建的 dict 的目的是什么，您将如何使用它？我之所以这么问，是因为我认为优化您已有的代码并创建相同的字典可能非常困难，但如果您最终根本不需要字典，可能会找到一种方法。

标签： pandas performance loops dictionary for-loop

【解决方案1】：

试试这个：

dic = (df.apply(lambda x: pd.Series(x['id_number'], 
                                    index = np.arange(x['min_value'], x['max_value']+1)),
                axis=1)
         .stack()
         .reset_index(level=0, drop=True)
         .to_dict())

【讨论】：