我有一个大数据框df我有完整的清单indices中的独特元素df.index。我现在想创建一个由元素索引的所有子数据帧的列表indices;具体来说
list_df = [df.loc[x] for x in indices]
运行这个命令需要很长时间（df有大约3e6行，以及3e3唯一索引）。这是执行此操作的合理方法吗？我很高兴收到任何可以提高此问题及相关问题性能的意见或建议。
提前致谢！
您可以使用列表理解groupby http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.groupby.html按索引的对象 -level=0, sort=False更改默认排序以获得更快的解决方案：
L = [x for i, x in df.groupby(level=0, sort=False)]
np.random.seed(123)
N = 1000
L = list('abcdefghijklmno')
df = pd.DataFrame({'A': np.random.choice(L, N),
'B':np.random.randint(10, size=N)}, index=np.random.randint(100, size=N))
In [273]: %timeit [x for i, x in df.groupby(level=0, sort=False)]
100 loops, best of 3: 9.91 ms per loop
In [274]: %timeit [df.loc[x] for x in df.index]
1 loop, best of 3: 417 ms per loop
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