解码数据帧上的查询？

Question

我想在数据帧上解码这个查询

 filter1 = df['customer_planning_group'] == 'G01'
 filter3 = df['calendar_yearweek'].between(201929,201939) 
 filter4 = df['SKU_Name'].isin(un_name)
 final_filter = filter1 & filter3 & filter4
 df[['calendar_yearmonth', 'calendar_yearweek','predictions', 'total_sales_volume']].where(final_filter).groupby('calendar_yearweek').sum()

到目前为止我所了解的
1.代码试图使用多个过滤器从数据帧中选择行
2.然后从结果中选择几列
3.然后根据“calendar\u yearweek”列对结果进行分组
4.然后计算各组的总和。

我的理解正确吗
这是对数据帧进行条件选择、分组和执行聚合求和的正确方法吗？
数据帧大小接近1GB，在不久的将来可能会增加到4GB

我怎么会变成这样

这些数据实际上属于mysql中的一个表，但是在那里用sql处理同样的事情需要花费大量的时间。
我转向python，认为在pandas中读取整个文件，然后处理将减少时间。

我现在想知道上述想法是否正确