pandas支持使用numexprlibrary和bottleneck库加速某些类型的二进制数值和布尔运算。

这些库在处理大型数据集时特别有用，并提供大量加速。 numexpr使用智能分块，缓存和多核。 bottleneck是一组专门的cython例程，在处理具有nans的数组时特别快。

以下是一个示例（使用100列x 100,000行DataFrames）：

Operation	0.11.0 (ms)	Prior Version (ms)	Ratio to Prior
df1 > df2	13.32	125.35	0.1063
df1 * df2	21.71	36.63	0.5928
df1 + df2	22.04	36.50	0.6039

强烈建议您安装这两个库。 有关更多安装信息，请参阅“推荐的依赖关系”一节。
默认情况下都可以使用它们，您可以通过设置选项来控制它：
版本0.20.0中的新功能。

pd.set_option('compute.use_bottleneck', False)
pd.set_option('compute.use_numexpr', False)

一个创业中的苦逼程序员