擅长:python、mysql、java
<p>取决于您想在选择之后做什么,并且如果您必须进行这种类型的多个选择,<code>groupby</code>功能还可以使事情更快(至少在示例中)。</p>
<p>即使只需要为一个字符串值选择行,也会快一点(但不多):</p>
<pre><code>In [11]: %timeit df[df['STK_ID']=='A0003']
1 loops, best of 3: 626 ms per loop
In [12]: %timeit df.groupby("STK_ID").get_group("A0003")
1 loops, best of 3: 459 ms per loop
</code></pre>
<p>但随后对GroupBy对象的调用将非常快(例如选择其他sting_值的行):</p>
<pre><code>In [25]: grouped = df.groupby("STK_ID")
In [26]: %timeit grouped.get_group("A0003")
1 loops, best of 3: 333 us per loop
</code></pre>