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PS：有人提到一个问题很好，如果每次循环都采用比较复杂的操作似乎用向量化很难实现，我的建议是尽可能拆分成向量化操作，如果不行建议用numpy硬写然后用numba包加速。
正文：
如果你使用过Python及Pandas，那么你很有可能已经使用了for循环去进行某些数据分析操作。不幸的是，绝大部分Python新手使用的下标循环语句实际上是非常之慢的，即便在小数据集上也会消耗大量的运行时间。本专栏之前的一些文章已经涉及了这方面的讨论，在这篇文章中文兄进一步特意对五种不同的For Loop方法进行横向对比，使大家更加明晰自己平时写的各种For循环到底效率几何。
注意：之后代码里出现的df是一个只有一个column叫做test的dataframe。另外各方法下面的代码均只是用法举例，并不和测试速度用的代码完全一致。测试代码原文如下：https://towardsdatascience.com/how-to-make-your-pandas-loop-71-803-times-faster-805030df4f06towardsdatascience.com
方法1：下标循环（速度等级： ）
df1 = df
for i in range(len(df)):
if df.iloc[i]['test'] != 1:
df1.iloc[i]['test'] = 0
下标循环是通过循环一个下标数列，通过iloc去不断get数据，这个方法是新手最常用的但也是最慢的，在测试例子中大概需要21.9s。
方法2：Iterrows循环 （速度等级： ）
i = 0
for ind, row in df.iterrows():
if row['test'] != 1:
df1.iloc[i]['test'] = 0
i += 1
该循环方式是通过iterrows进行循环，ind和row分别代表了每一行的index和内容。测试例子大概需要0.07s，比起下标循环速度提升了321倍。
方法3：Apply循环（速度等级： ）
df1['test'] = df['test'].apply(lambda x: x if x == 1 else 0)
Apply是pandas的一个常用函数，通常的用法是内接一个lambda匿名函数，从而对dataframe的每一行都进行循环处理。在测试例子中，apply的速度为0.027s，比下标循环快了811倍。
方法4：Pandas内置向量化函数（速度等级： ）
res = df.sum()
Pandas为我们提供了大量的内置向量化函数，比如sum，mean就可以快速计算某一列的求和和平均。在测试例子中速度为0.00236s，比下标循环快了9280倍。
方法5：Numpy向量化函数（速度等级： ）
df_values = df.values
res = np.sum(df_values)
最后一种方法是将Pandas的数据转化为Numpy的Array，然后使用Numpy的内置函数进行向量化操作。在测试例子中速度为0.000305s，比下标循环快了71800倍。
下面是详细的速度对比图，来自之前链接：
Sources:
