使用python的pandas模块时，查找和修改dataFrame中的值速度非常慢，请问是什么原因，有什么好办法解决吗？

Question

最近在用pandas做一个机器学习的项目，训练集大概2G。我用的dataFrame来操作数据，对训练集做了一次groupby和mean的操作，速度还挺快的，但把得到的结果赋值给用户参数（也是一个dataframe表）的时候，速度缺特别慢，请问这是什么原因呢？
训练集大概有7000多万行，做groupby和mean操作大概十几分钟也就完成了，但赋值操作缺超级慢，每秒钟大概只能赋值50条左右，差距太大了。其中赋值语句大概是这样操作的：
dataframeA.loc[user,'']=dataframeB.loc[user,'']。两张dataFrame表都很大，都是百万级的，不知道是不是和量级较大有关，但千万级的训练集做groupby也没什么压力啊，而且这个机器学习项目，会经常使用和修改表中的参数，如果都这么慢的话，可能就无法正常使用了，哪位大神有什么好的解释或者建议吗？非常感谢了。部分代码如下，有什么细节没有说清楚的话可以问我，我再详细解释下。

def get_average_rating(self):
        self.u = log_train['Result'].mean()
        print 'u is ',self.u
        i,j = 0,0
        user_mean_rate = log_train.groupby('UserId').agg({'Result':np.mean})
        item_mean_rate = log_train.groupby('ItemId').agg({'Result':np.mean})

        #计算bias
        print 'calc bias start'
        start_time = time.time()
        for user in train_users:
            i += 1
            if i%2000==0:
                print '2000 used time',time.time()-start_time
                start_time = time.time()
            self.user_params.loc[user,'bias'] = user_mean_rate.loc[user,'Result']-self.u
        for item in train_items:
            self.item_params.loc[item,'bias'] = item_mean_rate.loc[item,'Result']-self.u

        print 'bias total used time',time.time()-start_time

Answer 1

pandas 存在 df.iterrows() 的generator 來循環DataFrame 的 row, 這樣的效率是最高的。

詳細可以看文件說明：
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.iterrows.html

Answer 2

沒做過這麼大的數量級，但我的經驗是，df最好不要逐條操作，基本上都慢，整列操作快很多
1.增(append)
最好在一個空的df寫好全部新增值，然後merge
但有時直接append也是難免的
2.刪
直接用del語句比較快
3.改
也是採用合併的思路，覆蓋原值

Answer 3

我覺得不是賦值慢
self.user_params.loc[user,'bias']這條等於是一級index裡再取二級index，應該會很慢
能否把item和user分成兩個dataframe呢？

Answer 4

loc是最慢的。盡量用ix代替。最好能使用iterrows 來建構循環。