Python 在pandas中计算和添加列的最快方法是什么？

我想在数据帧的末尾添加一列，其中包含特定值的移动平均值（EWM）

目前，我使用2个for循环：

for country in Country_Names:
 for i in i_Codes:
    EMA = df[(df['COUNTRY_NAME']==country) & (df['I_CODE']==i)].KRI_VALUE.ewm(span=6, adjust=False).mean()
    df.loc[(df['COUNTRY_NAME']==country) & (df['I_CODE']==i), 'EMA'] = EMA

这真的很慢（需要几分钟-我有50000多行…）：有人有更好的主意吗

非常感谢

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ODO22

我想在看不到数据的情况下猜一下它是如何工作的

df['EMA'] = (df.groupby([Country_Names,i_Codes])
               .transform(lambda x:x.KRI_VALUE.ewm(span=6, adjust=False).mean())

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我想在看不到数据的情况下猜它是怎么工作的

df['EMA'] = (df.groupby([Country_Names,i_Codes])
               .transform(lambda x:x.KRI_VALUE.ewm(span=6, adjust=False).mean())

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您可以共享数据样本和预期输出吗？您可能正在寻找

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