有没有更好的方法来替换 python 中的“for”循环？

Question

有人能帮我吗？

我有一个巨大的数据框要处理（9 万行），我需要应用这个逻辑，但我只能考虑使用“for”循环来解决问题，这需要将近 2 个小时才能运行......可以有人告诉我如何优化代码吗？

逻辑如下：对于每个'Customer'，我需要检查'Key'列中是否存在他的'FinalKey'。 如果存在，则此客户的“最终名称”将与“客户”中重复次数最多的名称相同，对于“Key”中的相同“FinalKey”。 下面是一个例子：

创建数据框 df

data = [['Tom','123', '123'], ['Tom', '54', '123'], \
    ['Tom', '21', '123'], ['Tom2', '123', '123'], \
    ['Tom3', '123', '123'], ['Tom3', '123', '123'], \
    ['John', '45', '45'], ['Mary', '23', '41']]

df = pd.DataFrame(data, columns=['Customer', 'Key', 'FinalKey'])
df['Final Name']=''

打印数据框

去向

顾客	钥匙	最终密钥	最终名称
汤姆	123	123
汤姆	54	123
汤姆	21	123
汤姆2	123	123
汤姆3	123	123
汤姆3	123	123
约翰	45	45
玛丽	41	41

这是逻辑：

逻辑

for i in range(0, len(df['Customer'])):  

if str(df.loc[i, 'FinalKey']) in list(df['Key']):    
    df.loc[i, 'Final Name'] = df[df['Key']==df.loc[i, 'FinalKey']]['Customer'].value_counts().idxmax()

else:
    df.loc[i, 'Final Name'] = ""

去向

| Customer |   Key   | FinalKey | Final Name | 
| -------- | ------- | -------- | ---------- |
|   Tom    |   123   |    123   |    Tom3    |
|   Tom    |    54   |    123   |    Tom3    |
|   Tom    |    21   |    123   |    Tom3    |
|   Tom2   |   123   |    123   |    Tom3    |
|   Tom3   |   123   |    123   |    Tom3    |
|   Tom3   |   123   |    123   |    Tom3    |
|   John   |    45   |     45   |    John    |
|   Mary   |    23   |     41   |            |

Answer 1

我确定有更好的方法，但这有效：

top_cust_by_key = df[['Key', 'Customer']].groupby('Key').agg(lambda x: x.value_counts().index[0])['Customer']
df['Final Name'] = df['FinalKey'].map(top_cust_by_key)