PANDAS:使用多个条件从数据帧中选择行的有效方法

在我个人看来,你目前的方法在这本书中是相当公平的。

如果您确实需要这样做,一种优化方法是使用底层numpy数组来生成布尔蒙版。一般来说,与numpy相比,pandas在如何重载操作符方面可能会有一些额外的开销。(可以说,权衡更大的灵活性和对NAN数据的本质上的平滑处理。)

price = df1.price.values
promo = df1.promo.values

# Note: this is a view to a slice of df1
results = df1.loc[
    (df1.Year.values == Year) &
    (df1.headline.values == text) &
    (price > price1) &
    (price < price2) &
    (promo > promo1) &
    (promo < promo2)
]

其次,检查你是否已经在利用 numexpr ,熊猫可以做什么:

>>> import pandas as pd
>>> pd.get_option('compute.use_numexpr')  # use `pd.set_option()` if False
True