1. 使用向量化操作，避免使用循环。例如，使用pandas的DataFrame中的apply()函数向量化自定义函数而不是使用循环。此外，使用NumPy的ufunc（通用函数）代替循环。 示例代码如下：

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]}) def process(x): if x['a'] > 1: return x['a'] + x['b'] else: return x['b']

df['result'] = df.apply(process, axis=1)

2. 使用pandas的inplace参数，避免不必要的复制操作。例如，使用df.loc[i, 'col'] = newVal而不是df['col'][i] = newVal。 示例代码如下：

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3]}) df['b'] = 0 # 为每行添加一列

使用loc()方法而不是直接索引

for i in range(len(df)): df.loc[i, 'b'] = df.loc[i, 'a'] * 2

3. 将数据类型转换为适当的类型。例如，使用int16或int32代替int64可以减少内存使用，并且可能提高性能。 示例代码如下：

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3]}) df['b'] = df['a'].astype('int16') * 2

这些方法可以显著提高pandas或numpy中循环比较和赋值的效率。