Python中DataFrame计算性能优化方法探讨
我用两个 3000*1 的 dataframe 相减 需要耗费 1-3s 的时间，太慢了，有没有什么解决方法
Python中DataFrame计算性能优化方法探讨
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帖子内容呢？没看到具体问题啊。是问怎么优化Pandas DataFrame的计算性能吗？
如果是这个方向，核心就几个点：用向量化操作代替循环、选对数据类型、善用内置函数、必要时换用更高效的工具。
比如，别用for循环去逐行处理，直接用.apply()或者向量化运算。数值计算用numpy的int32、float32，别用Python的object类型，内存和速度差很多。分组聚合这种操作，Pandas的groupby已经优化得很好了，直接用。
数据量真的大到Pandas扛不住了，就该考虑换工具了。比如用Dask做并行，用Modin利用多核，或者用Polars，它的惰性执行和查询优化对大数据集很有效。纯数值计算密集的，上NumPy或者用Numba/Cython写关键函数编译一下，速度能有数量级的提升。
简单说就是：向量化优先，类型要对，工具选对。
