使用apply（或其他一些矢量化）来执行涉及两个（或更多）数据帧的计算？

Question

我有一个数据框，包含一系列基于地面的仪器的信息（即日期时间索引）。在同一时间我也有许多卫星的卫星位置。这些位置存储在第二数据帧中。根据接收器数据，我做了一些处理，以计算出每个卫星的预测观测结果。然后，得到的数据帧具有n次x个卫星数据点。这是我的可怕和天真的黑客攻击和完全缓慢的当前implmentation。接收器数据在DF＆＃39;数据中。 DF＆＃39; sats＆＃39;中的卫星位置：

data_out = []
time_out = []
for time, state in data.iterrows():
    for stime, row in sats[ sats.index == time].iterrows():
        # Do the calculation given reciever and sat pos and store as dict 'new_row'
        data_out.append(new_row)
        time_out.append(stime)
data_out = pd.DataFrame(data_out,index=time_out)

所以，我不确定如何进行矢量化。天真的我可以将它分成两个apply语句，每个语句都有效地替换每个iterrows调用。但是还有其他一些聪明的方法，因为这个解决方案仍然会有很大的循环开销。