有没有更有效的方法来检查DataFram行中是否存在值

Question

我有一组名称UniqueNames和一个Pandas数据帧NamesOverTime，每行都有一个名称列表。我想获得一个序列，指示名称是否包含在特定的行/日期中。下面的代码运行得非常好，但似乎相当慢。有什么办法提高绩效吗？在

for index, row in UniqueNames.iterrows():  
    IndSeries = (NamesOverTime==row['Name']).any(axis=1)

例如：

^{pr2}$

所以名字在数据帧中是任意顺序的。在

我的实际数据集更大，但不是massiv。我有一组大约4000个名字和一个数据帧T=300（行）和N=3000（列）

编辑：预期的输出是UniqueNames中包含的每个名称的Pandas系列对象。我能得到的最快的答案是这样的东西，但它仍然比原来的版本慢3倍左右。在

NamesOTStack = NamesOverTime.stack()
NamesOTStack = NamesOTStack.reset_index(1)

for index, row in UniqueNames.iterrows():
    temp = NamesOTStack[NamesOTStack.loc[:,0]==row['Name']] 
    IndSeries = pd.Series(NamesOverTime.index.isin(temp.index))
    IndSeries.index = NamesOverTime.index

IndSeries的IndSeries看起来像：

IndSeries
Out[16]: 
2015-05-31     True
2015-06-30    False
2015-07-31    False
Freq: M, dtype: bool

Answer 1

编辑：你已经改变了你的输入结构，这是非常重要的，需要一个不同的答案。不管怎样，还是这样。我已经创建了一个数据帧，其中有3000个名字从4000个中随机选择出来，没有在365行中进行替换。在

name_time_pairs = NamesOverTime.unstack().dropna()
name_time_pairs.name = 'name'
name_time_pairs = name_time_pairs.reset_index().iloc[:, 1:]
name_time_pairs['value'] = True

In [104]: name_time_pairs[:2]

Out[104]:
    time        name    value
0   2015-01-01  ypac    True
1   2015-01-02  fjnq    True

到目前为止，我们有一个DataFrame，其中每个time-name对有一行，还有一列包含True，总共1098000行。现在需要做的就是透视表并用False填充空值。在

^{pr2}$

如果你能证明这比循环遍历4000个名字慢，并且在每个循环中扫描原始数据帧慢，我就吃了我的帽子。我的速度快100倍。在

你应该把这个解决方案分解，看看每个步骤是如何工作的，因为它非常简洁，我已经花了太多时间来回答这个问题。这也相当复杂，因为结果的结构，我认为，是不寻常的。基本上你所拥有的是一组时间-名称对。在我看来，将这些存储为布尔型数据帧的索引和列标签是低效的，也许可以用另一种方法来实现。在