在处理数组数据时，传统的思维是使用循环。这本是很常规的操作，但是当我们在使用Pandas时（注：其实本质上还是numpy），使用其自身的计算方式会有极大的性能优势。下面我们来看这样的一个示例。
示例在本示例中，我们对一个包括10条数据的模板（包括id和score两个字段)进行1万次复制，复制完成后合并成一个单独的Dataframe，总数据量为10万行。由于模板中的id取值是0,1,2…,9，所以在复制以后，会有大量的重复的0-9的id。为了保证id的唯一性，现在重新对id进行统一编码，值的范围为0,1,2,…, 99998,99999。
代码实现在以下的代码中，使用了传统的循环做法和pandas可用的直接使用range赋值两种方法，并对时间进行测量。
# encoding=utf-8
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作者：郝伟老师
日期：2021/10/20
描述：pandas索引创建效率验证。
历史：
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import os, sys
import pandas as pd
import time
# 初始化模板
columns='id,score'.split()
values = [(0,5),(1,5),(2,5),(3,5),(4,5),(5,5),(6,5),(7,4),(8,4),(9,4)]
df = pd.Dataframe(values, columns = ['id', 'score'])
print(df)
# 复制10000次，并合并到一起，结果id就会有大量的重复
dfs= []
for _ in range(10000):
dfs.append(df)
result = pd.concat(dfs)
print('total: ', len(result))
# 使用两种方法进行顺序编号，并记录时间
t1 = time.time()
result['id'] = range(len(result)) # 方法1：使用直接使用Range
t2 = time.time()
for i in range(len(result)): # 方法2：使用iloc进行顺序遍历
result['id'].iloc[i] = i
t3 = time.time()
print("time1={0:.3f}, time2={1:.3f}".format(t2-t1, t3-t2))
运行结果
代码运行后，输出时间如下。
time1=0.006, time2=19.581结论
根据以上实验，可以看出使用range方法只需要6毫秒就解决了需求，而使用iloc方法居然需要19.581秒，耗时为前者的3200多倍，差异巨大。产生的原因，应该是iloc在遍历时耗时比较多。
实际上，这个示例仅仅是pandas使用的一个缩影。pandas对数组操作进行了大量的优化，其提供的很多数组的操作方法的运行效率要远比传统的循环要高。所以在使用时，只要可以就使用pandas自带的数组操作方法。只有在真的没有办法的时候，再考虑传统的循环方法。
