Python 基于两列值从数据帧中高效提取信息

我试图从一个由productId和customerId索引的数据帧中提取信息。我有大量（数百万）对（productId、customerId），我有兴趣找到最有效的方法来实现这一点

我有两个数据帧，df1包含我感兴趣的customerId和productId对，第二个帧df2包含由customerId和productId对索引的感兴趣的信息

到目前为止，我已经尝试过以下方法：

def f(x, y):
    return(df2.col[(df2.customerId == x) & (df2.productId == y)].sum())

values = df1.apply(lambda x: f(x.customerId, x.productId), axis = 1)

它工作正常，但速度很慢

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有任何改进建议吗？

您可以尝试列表理解：

values = [df2.loc[df2[['customerId', 'productId']].eq(i).all(), 'col'].sum() for i in df1.values]

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您可以尝试以下列表：

values = [df2.loc[df2[['customerId', 'productId']].eq(i).all(), 'col'].sum() for i in df1.values]

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我尝试了这个方法，但速度稍微慢了一点——200行14.7秒，而原始方法是13.7秒。谢谢您的意见。@ConorMcCabe编辑过，请再试一次again@d-n-n编辑again@d-n-n编辑againOK，如果完整的真实数据更快，请告诉我，我会投票给答案。我尝试了这个方法，但速度稍慢-200行14.7秒，而原始方法为13.7秒。谢谢您的意见。@ConorMcCabe编辑过，请再试一次again@d-n-n编辑again@d-n-n编辑againOK，如果更快的完整真实数据让我知道，我会投票回答。