Python在两个不同长度的数据帧之间高效地循环

Question

我有两个不同长度的数据帧（df，df1）。它们有一个相似的标签"collo_number"。我想在第二个数据帧中搜索第一个数据帧中的每个collo_number。问题是，第二个日期框包含多个行，每个collo_nummer对应不同的日期。所以我想对这些日期求和，并将其添加到第一个数据库的新列中。你知道吗

我现在使用一个循环，但它是相当缓慢，必须执行这项行动的所有7天在一个星期。有没有办法获得更好的表现？我尝试了多种解决方案，但不断得到的错误，我不能使用等号为两个不同长度的数据库。非常感谢您的帮助！这是一个例子，说明什么是工作，但有一个相当糟糕的表现。你知道吗

df5=[df1.loc[(df1.index == nasa) & (df1.afleverdag == x1) & (df1.ind_init_actie=="N"), "aantal_colli"].sum() for nasa in df.collonr]

Answer 1

你的描述有点模糊（因此我的评论）。首先，您要做的是选择要搜索的数据帧的行：

dftmp = df1[(df1.afleverdag==x1) & (df1.ind_init_actie=='N')]

这样就不会对循环中的每一项都这样做。 第二，使用.groupby。你知道吗

newseries = dftmp['aantal_colli'].groupby(dftmp.index).sum()  
newseries = newseries.ix[df.collonr.unique()]