Pandas Data Frame根据列值查找索引

Question

我有一个数据框可以说＆＃34; df＆＃34;。 现在，数据框的一列被命名为＆＃34; itemID＆＃34;。我想根据列＃34; itemID＆＃34;上的值得到一些非常快的行索引。

当我这样做时：

df[df['itemID']==X]

表现很慢。

有没有办法创建类似哈希索引的东西才能执行上述操作？

Answer 1

我相信你可以使用dask。

Docs说：

以下类别的计算效果很好：

  

平凡可并行化的操作（快速）：

     

逐行选择：df [df.x＆gt; 0]

您还可以查看Create Dask DataFrames的方式。

示例

import pandas as pd
import dask.dataframe as dd

df = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                   'itemID': [1,2,4,4]})

print (df)
    A  itemID
0  A0       1
1  A1       2
2  A2       4
3  A3       4

#Construct a dask objects from a pandas objects
df_dask = dd.from_pandas(df, npartitions=3)

#Row-wise selections
print (df_dask[df_dask.itemID == 4].compute())
    A  itemID
2  A2       4
3  A3       4