在Python

Question

我正在以下列方式更新大型csv文件（~5GB）的特定列中的空行项目。

1. 将csv文件转换为Pandas Dataframe
2. 如果数据框中的必需列具有空值，请根据数据框的不同列中的值使用特定值更新它。例如：在下面的代码中，我正在检查“center”列是否具有空值，如果是，则将“0070”更新为帐户列值为“DNA”或“BBA”的所有行项。

   if df['center'].isnull().any().any() == True:
      df.loc[df.account.str.startswith('DNA') | df.account.str.startswith('BBA'), 'center'] = "0070"

我通过实现上述方法获得了所需的结果，但是由于要检查和更新的列数超过10列，因此在整个数据集上运行大约需要4-5分钟（~5GB）。有没有更好的方法来提高代码效率？