Python 有没有最佳的解决方案？

我有一个大数据，包含：ID、年份、计划。如果一个特定的程序（例如a）比另一个程序（例如B）具有更多的年值（例如：2019>2018），我想过滤掉ID。我有一个解决方案，但它涉及一个循环。我想知道还有没有别的办法。 我的代码：

unique = list(set(finalAD['ID']))
IDFiltered = []
for i in unique:
    data = finalAD[finalAD['ID'] == i]
    AD1 = data[data['Program'].str.match('AD')]
    ind = list(AD1.index.values)
    AD2 = data.drop(ind)
    date1 = AD1['Year'].max()
    date2 = AD2['Year'].min()
    if(date2 > date1):
        IDFiltered.append(i)

newData = finalAD[finalAD['ID'].isin(IDFiltered)]
newData.reset_index(drop = True, inplace = True)
newData.head()

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非常擅长这类事情…像hiro说的那样传递给pandas是一个很好的解决方案和兼容的解决方案，或者您可以根据结果尝试使用线程运行返回到列表

IDFiltered

，通过并行执行来加速循环在这类事情上非常擅长…像hiro说的那样传递给pandas是一个很好的解决方案，并且compatible One或由于结果返回到列表

IDFiltered

，您可以尝试使用线程运行，以通过并行执行加快循环速度