Python 在Anaconda上使用pandas运行数据帧的透视表时速度较慢，数据帧的行数超过1000000行。有什么提高效率的建议吗？

我有一个超过1M行的数据帧。我正在尝试使用Anaconda上pandas的pivot_table方法运行pivot table。然而，它已经运行了超过15分钟，没有结果

我尝试在Anaconda上安装modin和vaex，但没有成功，因为Anaconda不接受这两个库

不确定这是否重要，我正在使用vs代码运行Anaconda

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有人有什么建议吗？谢谢，

通过以下步骤，我没有问题：

将数据类型从'str'转换为'float'，用于我打算通过pivot_表求和的列；这是我有问题的计算

将数据帧转换为numpy数组

计算切片numpy数组（列）的和。返回总计不到5秒

一切都好