我使用DataFrame代替常规dict来提高性能，因为它们在内部使用numpy数组。然而，访问一个小区似乎对性能产生了可怕的影响。
我的DataFrame看起来像这样：
df = pd.DataFrame(columns=models1, index=models2).fillna(STATE1).stack()
列的类型是Django models.Model子类和STATE1，所有其他状态都只是整数。
我经常需要检查是否df[m1, m2] == state_n但显然只是访问单元格df[m1, m2]需要很长时间：当我运行使用此语句的整个事情时，总执行时间为0.15秒，但是当包含该陈述时，它需要0.25秒。这是一个应该是O(1)的操作的大量增加，并且该语句仅执行了9216次。
这里发生了什么？如何优化其性能？