Python 在数据帧上循环期间执行时间很长

我对Python和Pandas有点陌生，我正在尝试做一件非常简单的事情，那就是在Pandas数据帧的一列（称为df）上循环并修改一个值，如下面的代码片段所示

for i in range(0,len(df.time) - 1):
    if df.time[i] == df.time[i+1]:
       df.at[i,'time'] = df.time[i] - 1

df是数据帧，它有“time”列。我在寻找时间上的重复滴答声，如果后续两个时间步具有相同的值，我将第一个时间步减1

问题是它花费了太多的时间！我跑了20多分钟，它没有结束！在Matlab上，同样的事情以秒为单位运行。这是为什么？我该如何解决？我还应该说，这个数据帧的大小超过了900万

提前谢谢。

这就是你想要的吗

In [83]: df['new'] = df['time']

In [84]: df.loc[df.time.diff(-1).eq(0), 'new'] = df.loc[df.time.diff(-1).eq(0), 'time'] - 1

In [85]: df
Out[85]:
   time  new
0     1    1
1     2    2
2     4    3
3     4    4
4     5    5
5     7    6
6     7    7
7     8    8

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一些示例输入/输出会很好。。。

[1,2,2,3,2,3,3,3,4,4,1,2,3]

应该生成什么作为输出？您可以显示示例数据吗？例如[1,2,4,4,5,7,7,8]应该产生[1,2,3,4,5,6,7,8]。实际上是这样的，问题是这个循环在900万长的数据帧上花费了太多的时间（我不知道有多少）。@Gianmaromusso那么

[4,4,4,4,5,5,5]

会是什么呢？试着找出它应该是1，2，3，4还是3，4，3，4。。。或者其他一些…当使用pandas时-你根本不应该编写Python循环-你应该看看内置的numpy/pandas等等。。。函数，所以它们是矢量化的操作。。。