怎样解决python dataframe loc，iloc循环处理速度很慢的问题
1.问题说明
最近用DataFrame做大数据 处理，发现处理速度特别慢，追究原因，发现是循环处理时，loc，iloc速度都特别慢，当数据量特别大得时候真的是超级慢。查很多资料，发现没有详细说明，以下为解决办法
2.问题解决
使用 Pandas.Series.apply 方法，可以对一列数据快速进行处理
Series.apply(*func*, *convert_dtype=True*, *args=()*, **\*kwds*)
函数说明：
To lunch typora from Terminal, you could add
func : function
convert_dtype : boolean, default True
Try to find better dtype for elementwise function results. If False, leave as dtype=object
args : tuple
Positional arguments to pass to function in addition to the value
Additional keyword arguments will be passed as keywords to the function
例子讲解
# 首先导入数据
>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> series = pd.Series([20, 21, 12], index=['London','New York','Helsinki'])
>>> series
London 20
New York 21
Helsinki 12
dtype: int64
# 应用1，把每个值都*2
>>> def square(x):
... return x**2
>>> series.apply(square)
London 400
New York 441
Helsinki 144
dtype: int64
>>> series.apply(lambda x: x**2)
London 400
New York 441
Helsinki 144
dtype: int64
# 应用2，相减
>>> def subtract_custom_value(x, custom_value):
... return x-custom_value
>>> series.apply(subtract_custom_value, args=(5,))
London 15
New York 16
Helsinki 7
dtype: int64
# 使用numpy library中得函数
>>> series.apply(np.log)
London 2.995732
New York 3.044522
Helsinki 2.484907
dtype: float64
3.总结
这样可以快速操作一列数据，不必循环操作每行每列数据，对于大数据处理是非常有用的