Python 数据帧上的高效计算

我需要让我的代码更快。这个问题很简单，但是我没有找到一个好的方法来进行计算而不循环整个数据帧

我有三个数据帧：A、B和C

A和B各有3列，格式如下：

A（10行）：

B（25行）：

另一方面，数据帧C有5列：

C（5000行）：

我需要一个数据帧'C'长度相同的向量，它将三个表中的'grad'值相加，例如：

m = 'GHI'
f = 'JKL'
c = 'ABC'
g = 'DEF'
res = C['grad'][C['Marca']==m][C['Formato']==f][C['Canal']==c][C['Gerencia']==g] + A['grad'][A['Canal']==c][A['Gerencia']==g] + B['grad'][B['Formato']==f][B['Marca']==m]
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我试着在C数据帧中循环，但是太慢了。我知道我应该尽量避免通过数据帧的循环，但不知道如何做到这一点。我的实际代码如下（工作正常，但速度非常慢）：

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我真的很感激任何能让这个程序更快的帮助。谢谢大家!

IIUC，您需要将

C

与

A

合并：

C = pd.merge(C, A, on=['Canal', 'Gerencia'])

（这将向其中添加一列），然后将结果与

B

合并：

C = pd.merge(C, B, on=['Marca', 'Formato'])

（再次向

C

添加列）

此时，检查

C

中的列名称；说它们是

grad_foo

，

grad_bar

，

grad_baz

。所以只要加上它们就行了

C.grad_foo + C.grad_bar + C.grad_baz

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非常感谢。这正是我所需要的！

res=[]
for row_index, row in C.iterrows():
    vec1 = A['Gerencia']==row['Gerencia']
    vec2 = A['Canal']==row['Canal']
    vec3 = B['Marca']==row['Marca']
    vec4 = B['Formato']==row['Formato']
    grad = row['grad']
    res.append(grad + sum(A['grad'][vec1][vec2])+ sum(B['grad'][vec3][vec4]))

C = pd.merge(C, A, on=['Canal', 'Gerencia'])

C = pd.merge(C, B, on=['Marca', 'Formato'])

C.grad_foo + C.grad_bar + C.grad_baz