pandas（dataframe）select data

Question

こんにちは、

私は2つのテーブル（AとB）を作成するためにdataframeを使用しています。 （1番目の列は「ID」で、1つの表に同じIDの行が複数ある可能性があります）

Aに基づいて新しい表（C）を作成し、Bからいくつかの行を作成したいとします。 表のID Bはまた、その後C.

にこの行を追加で発生

マイコード：

from pandas import DataFrame 

A_ID = [1,2,3,1,2] 
A_place = [1,2,3,2,1] 

B_ID = [4,2,6] 
B_place = [2,2,3] 

A_data = {'ID':A_ID,'place':A_place} 
A_table = DataFrame(A_data) 

B_data = {'ID':B_ID,'place':B_place} 
B_table = DataFrame(B_data) 

C_table = A_table 

for n in range(len(B_table)): 
    if B_table['ID'][n] in list(A_table['ID']): 
    C_table = C_table.append(B_table[n:n+1]) 

質問：

私の質問それはforループを使用せずにそれを行うには、他の方法がありますか？ 私は数百万のデータを処理し、ループの廃棄には多くの時間をかけます。

ところで、大きなデータを扱うためにパンダよりも優れたツールはありますか？

ありがとうございました！

C_table = pd.concat([C_table, B_table[B_table['ID'].isin(A_table['ID'])]]) 

だから、まず、内側の文：IDがあるB_tableで

B_table[B_table['ID'].isin(A_table['ID'])] 

フィルタアウト行をあなたはそれだけで行うによりパフォーマンスになりますやっていることを見てみると

Answer 1

テーブルA_tableではなく、単純に追加するだけで、一度に行を追加するのではなく、遅くなる場合があります。