Pandas 熊猫中的loc使用矢量化逻辑还是for循环？

我使用loc功能访问熊猫中的行，如下所示：

pdf.loc[pdf.a>2]

这是矢量化的吗？它比使用numpy好吗

pdf[pdf.a>2]

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这个时间表明loc没有减速

testa = pd.DataFrame(np.arange(10000000),columns =['q'])
%timeit testb = testa.loc[testa.q>6] 
%timeit testc = testa[testa.q>7]

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我认为当您基于列执行条件更新时，

loc[]

比for循环更好。

numpy

会更快，但随后您会丢失索引，这些索引非常有用，是熊猫固有的

pdf.to_numpy（）[np.where（pdf.a>2）[0]

应该比

.loc

读得快一点，矢量化仅仅意味着for循环是在c级完成的。这大概可以在loc中完成。另一件我感到困惑的事情是，为什么loc命令使用[]而不是（）。这大概意味着loc在做什么，我从来没有理解过。

1 loop, best of 3: 207 ms per loop
1 loop, best of 3: 208 ms per loop