Python熊猫-使用第一个数据从第二个数据帧获取位置

熊猫的基本用户，但我在这里遇到了困难

因此，我有一个名为dg的数据帧，有一个名为“user_id”的列，还有两个目前不需要的列。我还有另外两个数据帧（data_conv和data_retargeting），其中包含相同的列名和一个名为“timestamp”的列，但是每个“user_id”都有多个时间戳

我需要在dg中为找到的最小和最大“时间戳”创建新列

目前，我可以通过一些非常冗长的方法使用iterrow行来实现这一点，但是对于16000左右的数据帧，它需要45分钟，我想减少它，因为我有更大的数据帧来运行它

对于dg.iterrows（）中的索引行：
用户id=行['pdp\U id']
n_audft=data_retargeting[data_retargeting.pdp_id==user_id].index.min（）
n_audlt=data_retargeting[data_retargeting.pdp_id==user_id].index.max（）
n_convft=data_conv[data_conv.pdp_id==user_id].index.min（）
n\u convlt=data\u conv[data\u conv.pdp\u id==user\u id].index.max（）
dg[index，'first_retargeting']=data_retargeting.loc[n_audft，'raw_time']
dg[index，'last_retargeting']=数据_retargeting.loc[n_audlt，'raw_time']
dg[index，'first_conversion']=数据转换位置[n_convft，'raw_time']
dg[index，'last_conversion']=data_conv.loc[n_convlt，'raw_time']

如果不进入特定代码，dg中的每个用户id是否都在data_conv和data_重定目标中找到？如果是这样，您可以首先将（）它们合并到一个新的数据帧中，然后计算max/min，并提取所需的列。我想这可能会快一点

你好，每个用户都将处于数据转换中，但不一定是数据重定目标。