在循环中组合来自两个pandas数据帧的两个切片的最快方法？

Question

我有一个人员ID列表，对于每个ID，我想从两个不同的数据帧中提取所有可用信息。此外，信息类型也有ID，我只想要每个人ID的特定信息ID。这是我目前正在做的事情：

    new_table = []
    for i in range(ranges):

        slice = pd.concat([df1[sp.logical_and(df1.person.values == persons[i],
                                                   df1['info_id'].isin(info_ids))],
                df2[sp.logical_and(df2.person.values == persons[i],
                                      df2['info_id'].isin(info_ids))]], ignore_index=True)

        if len(list(set(slice['info_ids']))) < amount_of_info_needed:
                    continue
        else:
            full_time_range = max(slice['age_days']) - min(slice['age_days']) 
            if full_time_range <= 1460:
                new_table.append(slice)
            else:
                window_end = min(slice['age_days']) + 1460
                slice = slice[slice.age_days < window_end+1]
                if len(list(set(slice['info_id']))) < amount_of_info_needed:
                    continue
                else:
                    new_table.append(slice)
    #return new_table
    new_table = pd.concat(new_table, axis=0)
    new_table = new_table.groupby(['person', 'info_id']).agg(np.mean).reset_index()
    new_table.to_sql('person_info_within4yrs', engine, if_exists='append', index=False, 
                 dtype={'person': types.NVARCHAR(32), 'value': types.NVARCHAR(4000)})

我读到因为二次时间而没有在循环中使用pd.concat，但我尝试将数据帧转换为数组并切片和连接，但这比使用pd.concat要慢。在使用％lprun对每一行进行分析之后，循环中的pd.concat / logical_and操作将消耗所有时间。此代码也比使用.loc和两个数据帧以及将两个切片连接在一起更快。在if-else块之后，我追加到列表，最后将列表转换为数据帧。

编辑：这是我正在做的一个例子。目标是通过person_id和info_id从两个数据帧中切片，组合切片，并将组合切片附加到列表中，然后我将返回到数据帧并导出到SQL表。 if-else块也是相关的，但是从我的分析中它们几乎没有任何时间，所以我不打算详细描述它们。

df1.head()
    person  info_id value   age_days
0   000012eae6ea403ca564e87b8d44d0bb    0   100.0   28801
1   000012eae6ea403ca564e87b8d44d0bb    0   100.0   28803
2   000012eae6ea403ca564e87b8d44d0bb    0   100.0   28804
3   000012eae6ea403ca564e87b8d44d0bb    0   100.0   28805
4   000012eae6ea403ca564e87b8d44d0bb    0   100.0   28806

df2.head()
    person  info_id value   age_days
0   00000554787a3cb38131c3c38578cacf    4v  97.0    12726
1   00000554787a3cb38131c3c38578cacf    14v 180.3   12726
2   00000554787a3cb38131c3c38578cacf    9v  2.0 12726
3   00000554787a3cb38131c3c38578cacf    3v  20.0    12726
4   00000554787a3cb38131c3c38578cacf    0v  71.0    12726

Answer 1

我接受了Parfait的建议并首先将两个数据帧连接成一个，然后同事给了我一个迭代数据帧的解决方案。数据帧由~117M行和~246K人ID组成。我的同事的解决方案是创建一个字典，其中每个键都是一个人ID，每个键的值是数据帧中该人ID的行索引列表。然后使用.iloc通过引用字典中的值来对数据帧进行切片。大约一个小时就完成了跑步。

idx = df1['person'].reset_index().groupby('person')['index'].apply(tuple).to_dict()

for i in range(ranges):
    mrn_slice = df1.iloc[list(idx.values()[i])]