将for循环转换为在python中应用功能以减少运行时间

Question

我有一个for循环的样子，但是一旦将一个大型数据集传递给它，它要花很长时间。

for i in range(0,len(data_sim.index)):
    for j in range(1,len(data_sim.columns)):
        user = data_sim.index[i]
        activity = data_sim.columns[j]

        if dt_full.loc[i][j] != 0: 
            data_sim.loc[i][j] = 0
        else:
            activity_top_names = data_neighbours.loc[activity][1:dt_length]
            activity_top_sims = data_corr.loc[activity].sort_values(ascending=False)[1:dt_length]
            user_purchases = data_activity.loc[user,activity_top_names]

            data_sim.loc[i][j] = getScore(user_purchases,activity_top_sims)

在for循环中，data_sim看起来像这样：

CustomerId     A      B      C     D      E
   1          NAs   NAs    NAs   NAs    NAs
   2           ..

我试图在apply函数中重现相同的过程，如下所示：

def test(cell):

    user = cell.index
    activity = cell

    activity_top_names = data_neighbours.loc[activity][1:dt_length]
    activity_top_sims = data_corr.loc[activity].sort_values(ascending=False)[1:dt_length]
    user_purchase = data_activity_index.loc[user, activity_top_names]

    if dt_full.loc[user][activity] != 0:
        return cell.replace(cell, 0)

    else:
        re = getScore(user_purchase, activity_top_sims) 
        return cell.replace(cell, re)

在功能上，data_sim2如下所示，我将“ CustomerId”列设置为索引列，并将活动名称复制到每个活动列。

CustomerId(Index)     A      B      C     D      E
   1                  A      B      C     D      E
   2                  A      B      C     D      E

在函数'def test（cell）'内，如果该单元格位于data_sim2 [1] [0]中，

cell.index = 1  # userId
cell            # activity name

此for循环的整个想法是根据每个单元格的位置将评分数据拟合到“ data_sim”表中。我在创建函数时使用了相同的想法，在每个单元格中使用了相同的计算，然后将其应用于数据表“ data_sim”，

data_test = data_sim2.apply(lambda x: test(x))

它给了我一个错误

"sort_values() missing 1 required positional argument: 'by'"

这很奇怪，因为此问题不是在for循环内发生的。听起来'data_corr.loc [activity]'仍然是Dataframe而不是Series。