慢循环python在python的另一个数据帧中搜索数据

Question

我有两个数据框：一个是我所有的数据（称为“数据”），另一个是每个观测开始和结束的不同测站的纬度和经度（称为“信息”），我试图得到一个数据框，在这个数据框中，我将在每个观测站的旁边显示纬度和经度，我的python代码：

for i in range(0,15557580):
    for j in range(0,542):
         if data.year[i] == '2018' and data.station[i]==info.station[j]:
             data.latitude[i] = info.latitude[j]
             data.longitude[i] = info.longitude[j]
             break

但既然我有大约1500万个观察，做这个需要很多时间，有没有更快的方法呢？你知道吗

非常感谢（我还是个新手）

编辑：

我的文件信息是这样的（大约500个观察，每个站一个）

我的文件数据是这样的（这里没有显示其他变量）（大约1500万次观察，每次旅行一次）

我希望得到的是，当站数匹配时，得到的数据会是这样的：

Answer 1

这是一个解决方案。还可以使用pandas.merge向data添加2个新列并执行等效映射。你知道吗

# create series mappings from info
s_lat = info.set_index('station')['latitude']
s_lon = info.set_index('station')['latitude']

# calculate Boolean mask on year
mask = data['year'] == '2018'

# apply mappings, if no map found use fillna to retrieve original data
data.loc[mask, 'latitude'] = data.loc[mask, 'station'].map(s_lat)\
                                 .fillna(data.loc[mask, 'latitude'])

data.loc[mask, 'longitude'] = data.loc[mask, 'station'].map(s_lon)\
                                  .fillna(data.loc[mask, 'longitude'])