为什么这个If / Elif循环这么慢？

Question

谁能告诉我为什么这段代码太慢了？有什么办法可以加快速度吗？ 基本上，我按照伪代码制作了Pandas数据帧（网络）：

1. 制作空数据框（networkx网络）
2. 定义我感兴趣的对象列表（ChampionsA列表 和ChampionsB）列表。这些是节点。
3. 对于championsA和championsB的所有组合，请执行以下操作：
4. 计算你在一起看到冠军A和冠军B的次数 那个顺序（AB）。这是A和B之间的有向边。
5. 计算你看到冠军B和冠军A的次数 那个订单（BA）。这是B和A之间的指向边缘。
6. 通过执行以下操作为这些有向边指定权重：
7. 如果存在有向边A-> B和B-> A，则应用以下内容 公式为边权重。
8. 如果A-> B存在且B-> A不然，则为其分配另一个公式 边缘重量。
9. 如果B-> A存在且A-> B不存在，则为其分配另一个公式 边缘重量。
10. 将这些权重放入数据框网络。

代码：

    network = pd.DataFrame(columns=['Champion A','Champion B', 'Weight'])
    championsA = listA
    championsB = listB

    for champb in championsB:
        for champa in championsA:

           AB = tally.loc[tally['Champion B'] == champb].loc[tally['Champion A'] == champa]
           BA = tally.loc[tally['Champion A'] == champb].loc[tally['Champion B'] == champa]

                if len(AB) == 1 and len(BA) == 1:
                    wA = AB['Weight'].iloc[0]
                    wB = BA['Weight'].iloc[0]
                    AB['Weight'] = somenumber
                    BA['Weight'] = somenumber
                elif len(AB) == 1 and len(BA) == 0: 
                    AB['Weight'] = someothernumber
                elif len(AB) == 0 and len(BA) == 1: 
                    BA['Weight'] = someothernumber
                network = pd.concat([network,AB])
                network = pd.concat([network,BA])