从pandas数据帧创建边缘列表非常慢

的原因是数据帧操作通常是基于内存的，而边缘列表的创建涉及到大量的数据处理和计算，因此会导致性能下降。为了解决这个问题，可以考虑以下几个方面的优化措施：

1. 数据预处理：在创建边缘列表之前，可以对数据进行预处理，包括数据清洗、去重、格式转换等操作，以减少后续计算的复杂性和数据量。
2. 内存管理：确保系统有足够的内存可供使用，可以通过增加内存容量或者优化内存使用方式来提升性能。同时，可以考虑使用内存映射技术，将数据存储在磁盘上，减少内存占用。
3. 并行计算：利用多核处理器或者分布式计算框架，将边缘列表的创建过程并行化，加快计算速度。可以使用Python的多线程、多进程或者分布式计算库来实现并行计算。
4. 算法优化：针对边缘列表的创建算法进行优化，减少不必要的计算和数据复制操作。可以考虑使用更高效的数据结构或者算法，例如使用稀疏矩阵表示边缘列表。
5. 硬件加速：利用GPU等硬件加速技术，加快边缘列表的创建速度。可以使用GPU加速库，如CUDA，来进行并行计算。
6. 使用专门的图计算框架：如果边缘列表的创建是一个频繁的操作，并且对性能要求较高，可以考虑使用专门的图计算框架，如NetworkX、GraphX等，这些框架提供了高效的图计算算法和数据结构。

总结起来，优化从pandas数据帧创建边缘列表的方法包括数据预处理、内存管理、并行计算、算法优化、硬件加速和使用专门的图计算框架。根据具体的场景和需求，选择合适的优化策略可以显著提升性能。