如何在Pandas中更快地进行行操作？目前，发布的代码需要13个小时
在Pandas中更快地进行行操作的方法有以下几种：
- 使用向量化操作：Pandas中的向量化操作可以显著提高代码的执行效率。避免使用循环来处理每一行数据，而是尽可能地使用Pandas提供的向量化函数和方法，如apply、map、applymap等。
- 使用DataFrame的切片操作：如果只需要处理DataFrame中的部分行数据，可以使用切片操作来提取需要的行，然后对提取的子集进行操作。这样可以减少不必要的计算量。
- 使用DataFrame的inplace参数：在进行行操作时，可以使用DataFrame的inplace参数将操作结果直接应用到原始DataFrame上，而不是创建新的DataFrame。这样可以避免频繁地创建和销毁DataFrame对象，提高代码的执行效率。
- 使用NumPy数组代替DataFrame：如果对性能要求非常高，可以将DataFrame转换为NumPy数组进行操作。NumPy数组的计算速度比DataFrame更快，但是会失去一些Pandas提供的便利功能。
- 使用并行计算：如果数据量非常大，可以考虑使用并行计算来加速行操作。Pandas提供了一些并行计算的工具，如Dask和Swifter，可以将行操作分布到多个处理器或多个计算节点上进行并行计算。
总结起来，要在Pandas中更快地进行行操作，可以使用向量化操作、切片操作、inplace参数、NumPy数组代替DataFrame和并行计算等方法来提高代码的执行效率。具体选择哪种方法取决于数据量的大小、操作的复杂度和对性能的要求。
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