от
Я пытаюсь оптимизировать время автономной работы при применении стека() функции.
Initial Dataframe 

  ID   SCORE1  SCORE2  YEAR
0 1111  3        4     2019
1 1111  NaN      3     2019
2 1111  5        4     2019
3 2222  6        7     2019
4 2222  2        NaN   2019
5 3333  NaN        9   2019
6 3333  4        NaN   2019
7 4444  NaN      NaN   2019
8 4444  5        6     2019
Этот метод groupBy.применить() ниже работал. Но, она принимает навсегда на большом наборе данных (3 млн записей = 25 мин)
var = df.groupby('ID').apply(lambda x: x.iloc[:, 1:3].stack())

Output Achieved

  ID  
 1111 0  SCORE1 3
         SCORE2 4
      1  SCORE2 3
      2  SCORE1 5
         SCORE2 4
2222  3  SCORE1 6
         SCORE2 7
      4  SCORE1 2 
3333  5  SCORE2 9
      6  SCORE1 4
4444  8  SCORE1 5
         SCORE2 6

Desired output : Same
Как я могу оптимизировать этот спектакль ? Могу ли я использовать преобразование() ? Как ? Он не имеет стека() вызов Ценю все ваши выводы в передав такие сценарии

Ваш ответ

Отображаемое имя (по желанию):
Конфиденциальность: Ваш электронный адрес будет использоваться только для отправки уведомлений.
Анти-спам проверка:
Чтобы избежать проверки в будущем, пожалуйста войдите или зарегистрируйтесь.
...