PandasDataFrame查找回圈：for回圈不會停止運行 -有解無憂

我試圖查詢某一列的值，并根據查詢結果復制其余的列。問題是，這個操作中的行數超過了2000萬行。

我試圖運行這段代碼，但它在8個小時內沒有停止，然后我停止了它。我的問題是：

我的演算法是否正確？如果它是正確的，這種不間斷運行的原因是由于我的低效演算法嗎？

以下是我的代碼和表格來說明：

表1

A B 12 abc

50 jkl
表2（查詢到此表）

B C D

abc 4 3
3
3 3 2
2 jkl

目標結果
7

A B C D

12 abc

3 3

28

50jkl
所以C和D列也將被添加到表1，但查找到表2的B列
表1上的這個值位于不同的CSV檔案中，所以我也在檔案夾中回圈查看這些檔案。我在代碼中把這個目錄命名為all_files。所以，在查找了
之后
我的代碼：

df = pd.DataFrame() for f in all_files: Table1 = pd.read_csv(all_files[f]) for j in range(len（Table1）): u = Table1.loc[j,'B'/span>] for z in range(len(Table2)) 。 if u == Table2.loc[z,'B'] 。 Table1.loc[j,'C'/span>] = Table2.loc[z,'C'] Table1.loc[j,'D'/span>] = Table2.loc[z,'D'] break0)

我在最后使用了那個break，只是為了在找到相同的值時停止回圈，Table1被連接到df上。這段代碼在我身上不起作用，連續回圈，從未停止。
誰能幫幫我？任何幫助都將是非常感激的！

uj5u.com熱心網友回復：

我希望這是你正在尋找的解決方案：
首先，我將把table_1的所有CSV合并為一個單一的DataFrame。然后我將把table_2合并到table_1，并使用B列的鍵。
df = pd.DataFrame() for file in all_file: df_tmp = pd.read_csv(file) df = pd.concat([df, df_tmp]) df_merge = pd.merge(df, table_2, on="B"/span>, how="left"/span>)

uj5u.com熱心網友回復：

當我們用Pandas使用for-loop時，有98%的可能性是我們在摻入錯誤的東西。Pandas是為你設計的，不要使用回圈。
性能不斷提高的解決方案：
import pandas as pd table_1 = pd. DataFrame({'A'/span>: [12, 13, 28, 50], 'B'/span>: ['abc', 'def', 'ghi','jkl']}) table_2 = pd. DataFrame({'B': ['abc', 'def', 'ghi','jkl'], 'C': [4, 3, 6, 8], 'D'/span>: [7, 3, 2, 1]}) # simple merge'inner'/span>, on='B'/span>) # 通過使用索引獲得速度。 table_1 = table_1.set_index('B') table_2 = table_2.set_index('B') table = pd.merge(table_1, table_2, how='inner', left_index=True, right_index=True) # 還有一個join，但它比merge慢。 table = table_1.join(table_2, on="B"/span>).reset_index()

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