我目前正在處理一個非常大的資料集（> 7000 萬行，10 多列），它涉及間隙填充、前向填充、重新索引等。但是花費最多時間（超過 50% 的運行時間）的步驟很簡單用組合為字串的兩列的值替換列變數的代碼。示例代碼是：
df["id_date"] = df['id'].astype(str) "_" df["date"].astype(str)
有沒有辦法提高這一步的速度？我很驚訝這比想象的更復雜的步驟花費的時間要長得多。
uj5u.com熱心網友回復：
看看Series.str.cat：
df['id_date'] = df['id'].str.cat(df["date"], sep='_')
話雖如此，與任何冗余資訊一樣，您最好不要擁有此列，或者至少只按需創建資料而不是預先創建資料。
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