使用大型csv数据集（约4,000,000个条目）来改善熊猫的统计发现

Question

我正在尝试编写一个Tic-Tac-Toe Bot，以使用过去游戏的CSV文件分析其获胜的机会。我的问题在于代码运行以下代码的速度如何：（与当前游戏匹配并获胜的过去游戏数量）/（与当前游戏匹配的过去游戏数量）。有没有一种更快的方法可以在pandas模块中生成该百分比，或者根本没有？

该CSV文件的格式为：游戏，结果，大约有4,000,000个条目，这可能会使它变慢，所以我想知道是否有更好的方法？

问题代码：

data = pd.read_csv("Result_data.csv", dtype={"game":"object","outcome":"object"})
def chances(path):
    global data
    return round(data[(data.game.str.startswith(path))&(data.outcome == "W")].shape[0]
                 /data[data.game.str.startswith(path)].shape[0],4) * 100

path是一个介于1到9个字符之间的字符串，它代表数据集的游戏列中（可能是多个）条目的前缀。如果您需要更多信息，请在下面发表评论！