我有一个大约有500万行的pandas DataFrame。这些列代表一种键值格式。
示例：-'时间'，'P1'，'Q1'，'P2'，'Q2'....'P20'，'Q20'（共21列） P1，P2，... P20可以采用100..1000范围内的各种值。我需要创建一个数据帧，其中P1..P20的值成为键（键范围为100..1000）和相应的值Q1，.. Q20应该是每个单独的列。 （现在您有500万列）
这就像第一个数据帧的转置（缺少键值为0）。
当前，我正在使用df.ix []使用相应的列值转换字典中的每一行，并为其创建一个数据框，然后进行连接。
for i in range(1, len(df.index)):
print(i)
d = {'Price' : df.ix[:,list(range(2, 81, 2))].loc[i].values, 'Qty': df.ix[:,list(range(3, 82, 2))].loc[i].values}
master1 = pd.DataFrame(d)
master1.set_index('Price', inplace=True)
master = master.join(master1, rsuffix=i)
对于少量数据，这很好，但是在5百万行中，它占用了太多的内存和时间。有什么办法可以使速度更快？
EndGoal :-
Current dataFrame Data :-
T1 P1 Q11
T1 P2 Q21
T1 P3 Q31
T2 P1 Q12
T2 P2 Q22
T3 P3 Q32
Output :-
P1 Q11 Q12
P2 Q21 Q22
P3 Q31 Q32
-Arpit