我正在编写一个脚本，该脚本将在我的供应商无法交付所选商品的情况下，寻找可在我的eshop中提供的替代商品。这个想法是比较一个替代项目的各个方面，并根据我可以决定提供哪些项目来计算相似性得分。
我的全部数据存储在三个数据框中： 第一个具有第一个项目的所有数据（品牌名称，类型，型号，尺寸，重量，屏幕尺寸，无论您想到什么） 第二个商店中所有其他商品的数据相同 第三个具有描述该项目的所有字段的权重系数。因此，所有不同的属性都会为最终的相似度得分增加不同的数量。
因此，我需要遍历所有第二个数据帧，并将每个项目的每个属性字段与第一个项目的相应字段进行比较，并根据来自第三个数据帧的字段权重来计算该字段的部分得分。
哪个会更快：
编写一个用于比较单个字段并使用此命令逐行进行比较的函数：
df['score'] = df.apply(compare_function, axis=1)
或获取第二个数据框中的产品列表，然后使用for loops在这些数据框中进行比较，以比较相应的字段。