我學習python有一段時間了，但沒做過什麼大的專案，目前在寫畢業**，正在清洗資料。因為之前一直都是能用excel絕不用python，所用在對 dataframe 進行修改的時候，還是傾向乙個乙個的改。
資料庫的檔案不算特別大，在我篩選過後資料大概有20萬個，之前執行的**都挺快的，在改這個資料的時候出現了問題，執行速度太慢了，我跑了乙個多小時都沒跑出來，我才想到了可能是我方法不對。
我使用了工業企業資料庫，要修改行業分類為新的，將乙個四位數的行業**修改為三位數的，大概轉換的內容如下：
為了加快進度，我寫了個特別笨的function來實現
# 函式的功能：將工業企業資料庫的行業**轉換為新的isic code
# 輸入newdata,a為原來**所在列，j為新的**所在列位置
deftranscode
(newdata,a,j)
: m=newdata.shape[0]
for i in
range
(m):
code=
list
(str
(newdata.iloc[i,a]))
if code[0]
=='1'
:if code[1]
=='4'
: newdata.iloc[i, j]
=311
elif code[1]
=='5'
: newdata.iloc[i, j]
=313
elif code[1]
=='6'
: newdata.iloc[i,j]
=314
elif code[1]
=='7'
: newdata.iloc[i, j]
=321
elif code[1]
=='8 '
:if code[2]
=='1'
: newdata.iloc[i, j]
=322
elif code[2]
=='2'
: newdata.iloc[i,j]
=324
elif code[1]
=='9'
: newdata.iloc[i, j]
=323
elif code[0]
=='2'
:if code[1]
=='0'
: newdata.iloc[i,j]
=331
elif code[1]
=='1'
and code[2]
=='3'
: newdata.iloc[i,j]
=332
elif code[1]
=='2'
: newdata.iloc[i,j]
=341
elif code[1]
=='3'
: newdata.iloc[i,j]
=342
elif code[1]
=='6'
: newdata.iloc[i,j]
=351
elif code[1]
=='5'
:if code[1]
=='1'
: newdata.iloc[i, j]
=353
if code[1]
=='2'
: newdata.iloc[i, j]
=354
elif code[1]
=='9'
: newdata.iloc[i, j]
=355
elif code[0]
=='3'
:if code[1]
=='0'
: newdata.iloc[i ,j]
=356
elif code[1]
=='1'
:if code[2]
=='4'
: newdata.iloc[i, j]
=362
elif code[2]
=='5'
: newdata.iloc[i, j]
=361
else
: newdata.iloc[i, j]
=369
elif code[1]
=='2'
: newdata.iloc[i, j]
=371
elif code[1]
=='3'
: newdata.iloc[i,j]
=372
elif code[1]
=='4'
: newdata.iloc[i,j]
=381
elif code[1]
=='6'
: newdata.iloc[i, j]
=385
elif code[1]
=='7'
: newdata.iloc[i, j]
=384
elif code[1]
=='9'
: newdata.iloc[i, j]
=383
elif code[0]
=='4'
:if code[1]
=='0'
or code[1]
=='1'
: newdata.iloc[i, j]
=382
elif code[1]
=='2'
: newdata.iloc[i, j]
=390
return newdata
但是當我用了20萬個資料之後，跑很久也沒結果。
上網搜尋之後發現，我在知乎看到了一篇文章 簡單兩步，大幅提高python資料處理速度
博主測試了效率發現at比iloc快了很多，於是我將上面那個函式裡面的iloc換成了iat，3秒就跑完了
因為使用iloc的**執行速度實在太慢，所以這裡用50個資料做測試
import time
data_slice=newnewdata.iloc[0:
50]t0=time.time(
)transdata1=transcode(data_slice,a=
1,j=11)
print
(time.time(
)-t0)
之後嘗試將之前的function中的iloc換為iat，命名為transcode2，再次執行
t0=time.time(
)transdata=transcode2(data_slice,a=
1,j=11)
print
(time.time(
)-t0)
如果需要乙個個修改dataframe，盡量使用at/iat進行索引。
又想到了之前犯的乙個錯，使用了data.iloc[i][j] 進行索引，導致程式執行太慢了，提醒自己要用 data.iloc[i, j] 進行索引。
如果有修改行業**更好的方法，還請大家指點指點！
謝謝！
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