Pandas过滤器由于太多的群体表现缓慢
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<p>我有一个大的数据框需要修改。对于一个计算，我想将我的数据分组到pborderid上，然后只将具有重复值的行保存到tu wpard中。在</p>
<p>这是我的df的一个例子。在</p>
<pre><code> pborderid pbcarid wsid to_wpadr colli pk_end_time
10 76079450 61838497 hp1 523-369p 1 2016-07-01 00:00:38
11 76079450 61838504 hp1 523-370p 1 2016-07-01 00:00:47
12 76079450 61838110 hp1 523-372p 1 2016-07-01 00:01:05
13 76079450 61838225 hp1 523-372p 2 2016-07-01 00:01:13
14 76079450 61838504 hp1 523-372p 3 2016-07-01 00:01:30
15 76079450 61838497 hp1 523-373p 1 2016-07-01 00:01:45
16 76079450 61838504 hp1 523-377p 1 2016-07-01 00:01:55
17 76079450 61838110 hp1 523-376p 5 2016-07-01 00:02:26
18 76079450 61838225 hp1 523-376p 1 2016-07-01 00:02:33
19 76079450 61838497 hp1 523-376p 6 2016-07-01 00:02:55
</code></pre>
<p>使用以下代码可以工作，但是当组数增加时，性能会显著降低，最多需要20秒。我认为只使用pborderid作为组，然后过滤/应用就可以了。在</p>
^{pr2}$
<p>有没有人建议我只能使用一个groupcolumn，或者怎样才能提高性能？在</p>
<p>以下是想要的结果：</p>
<pre><code> pborderid pbcarid wsid to_wpadr colli pk_end_time
12 76079450 61838110 hp1 523-372p 1 2016-07-01 00:01:05
13 76079450 61838225 hp1 523-372p 2 2016-07-01 00:01:13
14 76079450 61838504 hp1 523-372p 3 2016-07-01 00:01:30
17 76079450 61838110 hp1 523-376p 5 2016-07-01 00:02:26
18 76079450 61838225 hp1 523-376p 1 2016-07-01 00:02:33
19 76079450 61838497 hp1 523-376p 6 2016-07-01 00:02:55
</code></pre>
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