python - 将数据集中的值替换为另一数据集中的值的有效方法

我有以下代码：

for index, row in df.iterrows():
  for index1, row1 in df1.iterrows():
    if df['budget'].iloc[index] == 0:
        if df['production_companies'].iloc[index] == df1['production_companies'].iloc[index1]
            and df['release_date'].iloc[index].year == df1['release_year'].iloc[index1] :
                df['budget'].iloc[index] = df1['mean'].iloc[index1]

它可以工作，但是需要很长时间才能完成。如何使其运行更快？
我也尝试过：

df.where((df['budget'] != 0 and df['production_companies'] != df1['production_companies']
    and df['release_date'] != df1['release_year']),
        other = pd.replace(to_replace = df['budget'],
            value = df1['mean'],  inplace = True))

它应该更快，但是不起作用。我该如何实现？
谢谢！

df看起来像这样：

budget; production_companies;   release_date    ;title
0;  Villealfa Filmproduction Oy ;10/21/1988;    Ariel
0;  Villealfa Filmproduction Oy ;10/16/1986;    Shadows in Paradise
4000000;    Miramax Films;  12/25/1995; Four Rooms
0;  Universal Pictures; 10/15/1993; Judgment Night
42000;  inLoops ;1/1/2006;  Life in Loops (A Megacities RMX)
...

和df1：

production_companies;   release_year;   mean;
Metro-Goldwyn-Mayer (MGM);  1998;   17500000
Metro-Goldwyn-Mayer (MGM);  1999;   12500000
Metro-Goldwyn-Mayer (MGM);  2000;   12000000
Metro-Goldwyn-Mayer (MGM)   ;2001   ;43500000
Metro-Goldwyn-Mayer (MGM);  2002    ;12000000
Metro-Goldwyn-Mayer (MGM)   ;2003;  36000000
Metro-Goldwyn-Mayer (MGM);  2004    ;27500000
...

如果年份和生产公司相同，我想将df中的值0替换为df1中的“平均值”小牛肉。

最佳答案

不要为此任务使用循环

熊猫的主要好处是矢量化功能。

向量化计算的一种方法是对齐索引，然后使用pd.DataFrame.index.map。要提取年份，您需要先转换为datetime。

来自@ALollz的数据。

# convert release_date to datetime and calculate year
df['release_date'] = pd.to_datetime(df['release_date'])
df['year'] = df['release_date'].dt.year

# create mapping from df1
s = df1.set_index(['production_companies', 'release_year'])['mean']

# use map on selected condition
mask = df['budget'] == 0
df.loc[mask, 'budget'] = df[mask].set_index(['production_company', 'year']).index.map(s.get)

print(df)

#      budget           production_company release_date title  year
# 0   1000000  Villealfa Filmproduction Oy   1988-10-21   AAA  1988
# 1       100  Villealfa Filmproduction Oy   1986-10-18   BBB  1986
# 2  30000000  Villealfa Filmproduction Oy   1955-12-25   CCC  1955
# 3      1000                Miramax Films   2006-01-01   DDD  2006
# 4   5000000                Miramax Films   2017-04-13   EEE  2017