我编写了以下代码段，它将元组分配给段。段是元组的容器，跨越一定的时间间隔。与只有 1 个时间戳的元组相反。
但是，由于我的代码有大约 30 000 个元组，并且此步骤经常迭代，因此在此方法上花费了大量时间。
有没有更有效的方法来处理这个问题？
for timestamp, tuple in tuples.iterrows():
this_seg = [s for s in segments if s.can_have(timestamp)]
assert(len(this_seg) <= 1)
for s in this_seg:
s.append(tuple)
return segments
这里有更多背景信息:
segment是Segment类型的类，并且具有如下构造函数:
def __init__(self, ts_max, ts_min):
self._df = pd.DataFrame({})
self._ts_max = ts_max
self._ts_min = ts_min
can_have 方法检查给定的时间戳是否可以是该段的一部分:即时间戳位于 ts_min 和 ts_max 之间。
Tuples 是一个 Pandas 数据帧，它以时间戳作为索引，并以其他一些功能作为列。
最佳答案
Iterrows 是 Pandas 中最慢的处理方式。从您的问题中不清楚您想要做什么，但本教程提供了几种更快的 iterrows 替代品。
关于python - Pandas 中将元组分配给段的最有效方法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53816399/