Pandas是一个非常好用的数据处理包，那么处理同样的数据，不同的方法其效率能差多少呢？
首先看一下数据的形式，很小的一组数据，不到34万行，10列。
数据的处理方法也很简单，就是一个简单的条件语句if，用其中的一列，对比另外一列的大小，条件满足，在状态列表里加个1，条件不满足就加个0。
测试1：
利用最原始的方法，利用一个for循环，遍历整个 Dataframe：
在每一次循环中，粗暴的在每一个if语句中使用一次df.loc函数的方式遍历整个Dataframe，基本上长这样：
程序一共12次条件判断，最后得到的结果简直令人发指（我差点等不及手动停止）-_-!
27分钟，简直。。。
测试2：
在痛苦等待之后，将程序改成先赋值，再调用的方式，既在每一次循环时，先统一对变量进行赋值：
然后再在每一次条件语句中使用变量进行判断：
同样是12次条件判断，可是结果却大大缩短，起码缩短到人类可以接受的程度-_-!
7分半钟，有没有感觉坐上了11路公交的感觉^_^
测试3：
前两种测试方法的思路是，每一次循环，找到Dataframe中相应的行，再从行中提取所需的数据进行比较。
这次的测试方法有升级，首先在for循环之前，按照不同的数据列，提取出每一列的Series，再按照固定的顺序，从每个Series中固定位置提取数据进行条件判断：
同样是12次条件判断，这次的结果还是比较满意的^_^
计算时间缩短到1分半左右，这次有点开跑车兜风的感觉啦，但是能不能再快点呢？？
测试4：
再往深走一步，我们知道，pandas底层封装的是numpy，通过Dataframe.values或Series.values就可以得到pandas最底层的数据结构，它基本上长这样：
那么我们可不可以通过层层扒皮，在pandas最底层的结构上直接进行运算呢？答案当然是可以的。
通过对测试3的改进，我们在for循环之前将获得的Series通过Series.values的形式转换成numpy的ndarray，再按照固定的顺序，从每个ndarray中固定位置提取数据进行条件判断：
同样的12次条件判断，同样的方法，仅仅将Series转化成ndarray，结果却出乎意料的不可思议(⊙o⊙)
34万行数据，12次条件判断，运行时间只需要3秒，是不是有坐火箭的感脚~_~
总结一下：
通过3次改进，将最原始的暴力数据提取法该进成为最终对ndarray数组的处理，将运算速度由接近30分钟缩短为3秒。
所以要想成数量级的提升pandas的效率，应该直接从底层解决对ndarray的算法处理，在数据量大的时候，应尽量避免对df.loc/df.iloc类定位函数的调用。