在熊猫中计算和添加列的最快方法是什么？答案

【问题标题】：What is the fastest way to calculate and add a column in pandas?在熊猫中计算和添加列的最快方法是什么？
【发布时间】：2019-07-23 10:20:31
【问题描述】：

我想在包含特定值的移动平均值 (EWM) 的数据框末尾添加一列。

目前，我正在使用 2 个 for 循环：

for country in Country_Names:
 for i in i_Codes:
    EMA = df[(df['COUNTRY_NAME']==country) & (df['I_CODE']==i)].KRI_VALUE.ewm(span=6, adjust=False).mean()
    df.loc[(df['COUNTRY_NAME']==country) & (df['I_CODE']==i), 'EMA'] = EMA

这真的很慢（需要几分钟 - 我有超过 50,000 行...）：有人有更好的主意吗？

非常感谢！

ODO22

【问题讨论】：

您能否分享您的数据样本和预期输出？
您可能正在寻找groupby。

标签： python pandas performance allocation

【解决方案1】：

我会在没有看到数据的情况下猜测它是如何工作的，

df['EMA'] = (df.groupby([Country_Names,i_Codes])
               .transform(lambda x:x.KRI_VALUE.ewm(span=6, adjust=False).mean())

【讨论】：