如何在一系列行上对 pandas 数据框列进行矢量化？

Question

所以我有一个 Pandas DataFrame，其中 x 列有 y 行。 DataFrame 中的数据是 float64 值。我正在尝试计算两列之间的斜率相关性，但是对于单列的范围（例如，列有 25000 行，我只想要 5-10 范围内的值，恰好在 2000-4000 行中）。为了做到这一点，我打算以以下伪代码演示的方式进行迭代：

for i in range(i, len(df['Column 1']))
    if df.loc[i, 'Column 1'] <= 10.0 & df.loc[i, 'Column 1'] >= 5.0:
        value = df.loc[i, 'Column 1'] / df.loc[i, 'Column 2']
        df['New Column'].append(value)

注意：上面的代码不能正常工作；更多只是我要完成的工作的概述

我正在寻找遍历 Pandas DataFrames 的方法，并发现了这个链接：How to iterate over rows in a Pandas DataFrame。

其中一个答案是指除了粗暴迭代之外更好的数据处理方法：“Pandas 中的迭代是一种反模式，只有在用尽其他所有选项时才应该这样做。你不应该使用任何函数“iter”在它的名字中超过几千行，否则你将不得不习惯大量的等待。”因此，我想对我的方法进行矢量化处理，这样我就可以一次操作多行，从而大大减少我的运行时间。

我正在查看其他问题，大多数答案都有一定的帮助，但我需要针对我的特定问题的细节方面的帮助。我认为我想要完成的大部分工作可以用以下列表来概括：

1. 给定一个包含多列的 Pandas DataFrame，遍历单个列。
2. 在单个列中，遍历特定范围的值（例如，在 10k 行的过程中，值从 1 增加到 100，从第 1 行到第 10k 行，仅遍历值 20-50）。

对于我的问题的重复性，我很抱歉，我只是在努力解决这个特殊的问题，试图创建高效的迭代代码。

Answer 1

鲍勃，

只需使用 loc 选择带有条件的行，然后输入带有列引用的公式：

df.loc[(df['Column 1'] <= 10.0) & (df['Column 1'] >= 5.0), 'New Column'] = df['Column 1'] / df['Column 2']

在你的情况下，between 更优雅：

 df.loc[(df['Column 1'].between(5, 10, inclusive=True), 'New Column'] = df['Column 1'] / df['Column 2']

无论如何，直接数学运算比迭代快几个数量级。看看熊猫的力量吧！ :)