兄弟，你这代码跑慢完全是踩了Pandas的大忌——逐行循环遍历超大规模数据！7300万行的循环加上每次loc的索引扫描，时间复杂度直接拉满，15分钟没结束太正常了。咱们换用Pandas原生的矢量化操作，分分钟搞定。

问题根源 #

你原来的find_rating函数+列表推导，本质是把Pandas当成普通Python列表在用，完全没利用到它基于C底层的矢量化运算优势。每次loc查询都要扫描整个ratings表，7300万次重复扫描，速度能快才怪。

最优解决方案：用merge左连接+缺失值填充 #

直接用Pandas的merge做左连接，这是专门为「按键匹配」场景设计的矢量化操作，效率是循环的几百上千倍。

步骤如下：

1. 先清理ratings的重复项（如果有的话），避免匹配后出现重复行
2. 用left_merge把bookmarks和ratings按双ID列连接
3. 把连接后缺失的score填充为0

具体代码：

# 第一步：清理ratings中的重复(profile,item)对，保留第一个得分
ratings_clean = ratings.drop_duplicates(subset=['id_profile', 'id_item'], keep='first')

# 第二步：左连接bookmarks和清理后的ratings，确保bookmarks的所有行都保留
bookmarks_with_scores = bookmarks.merge(
    ratings_clean,
    on=['id_profile', 'id_item'],
    how='left'
)

# 第三步：把缺失的score填充为0
bookmarks_with_scores['score'] = bookmarks_with_scores['score'].fillna(0)

备选优化：用复合索引加速查找 #

如果不想用merge，也可以给ratings设置复合索引，再用索引快速匹配：

# 给ratings设置复合索引并去重
ratings_indexed = ratings.set_index(['id_profile', 'id_item'])['score'].drop_duplicates()

# 利用索引的哈希特性快速匹配，缺失值返回0
bookmarks['score'] = bookmarks.apply(
    lambda row: ratings_indexed.get((row['id_profile'], row['id_item']), 0),
    axis=1
)

不过这种方法的效率还是略逊于merge，merge是Pandas针对这类场景优化最到位的操作。

Colab额外优化建议 #

1. 开启GPU加速：菜单栏→Runtime→Change runtime type→Hardware accelerator选GPU，Pandas的部分底层操作会自动利用GPU资源，进一步提速
2. 内存优化：如果数据量接近Colab内存上限，可以用dtype指定更小的数据类型（比如把id_profile设为int32），减少内存占用

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Warsow