Pandas：考虑到数据帧中前一行的行操作

我有一个大的数据框（100列x 200000行）。我想逐行查看数据帧，并根据第N-1行内容更新第N行内容。目前我是这样进行的（条件实际上有点复杂，我在不同的列组上每行应用相同的逻辑大约10次）：

df.index中的索引的

：
如果df['A'][index]

我想知道是否有一种方法可以更快地做到这一点。我是否应该使用数据帧以外的其他对象，例如numpy对象？ 我想有更好的方法可以做到这一点，因为像“滚动”这样的函数执行相同的逻辑，并且在整个数据帧中运行不到1秒

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谢谢你们的帮助，伙计们

您可以在pandas中查看

.shift（）

函数。这有助于您与这些尺寸的其他产品进行比较？例如，您是否考虑过Spark作为替代方案？在那里，您可以使用窗口功能

lag

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for index in df.index:
                   if df['A'][index] < df['B'][index] and df['C'][index-1] == 0:
                        df['D'][index] = df['A'][index]
                        df['E'][index] = df['F'][index-1]