Я не уверен, насколько быстро это можно сравнить с другими возможными методами, но вот оно:

я есть датафрейм всех столбцов с плавающей точкой. Например:

 может в некоторых случаях улучшить скорость вычислений.

олчанию d-тип индекса DataFrame

Вы можете просто изменить столбец user_id на список, а затем использовать понимание списка, чтобы найти те, которые находятся в вашем исходном списке, а не в другом списке.

я есть список данных и данных pandas, который выглядит следующим образом:

 функция с

В случае, если вам не нужно сортировать весь DF:

аюсь найти строки, которые имеют уникальные пары значений в 2 столбцах, поэтому этот кадр данных:

 (Я ответил на этот вопрос).

Вы сравниваете 2 столбца, попробуйте это ..

у сравнить значения двух столбцов, где я создаю новый столбец

Я думаю, что это будет работать.

Другое решение, использующее групповые и unstack.

тим, у меня есть DataFrame:

Как условно обновить столбец DataFrame в Pandas

С этим DataFrame, как я могу установитьrating до 0, когдаline_race равно нулю? line_track line_race rating foreign 25 MTH 10 84 False 26 MTH 6 88 False 27 TAM 5 87 False 28 GP 2 86 False 29 GP 7 59 False 30 LCH 0 103 True 31 LEO 0 125 True 32 ...