более быстрый способ создания pandas dataframe из другого dataframe

Question

У меня есть фрейм данных с более чем 41500 записями и 3 полями: ID, start_date и end_date.

Я хочу создать из него отдельный фрейм данных, используя всего 2 поля: ID и active_years, которые будут содержать записи с каждым идентификатором по отношению ко всем возможным годам, существующим между диапазоном start_year и end_year (включая конец года в диапазоне).

Это то, что я делаю правильносейчас, но для 41500 строк требуется более 2 часов.

df = pd.DataFrame(columns=['id', 'active_years'])
ix = 0

for _, row in raw_dataset.iterrows():

    st_yr = int(row['start_date'].split('-')[0]) # because dates are in the format yyyy-mm-dd
    end_yr = int(row['end_date'].split('-')[0])

    for year in range(st_yr, end_yr+1):

        df.loc[ix, 'id'] = row['ID']
        df.loc[ix, 'active_years'] = year
        ix = ix + 1

Так есть ли более быстрый способ достичь этого?

[EDIT] некоторыепримеры, чтобы попытаться обойти,

raw_dataset = pd.DataFrame({'ID':['a121','b142','cd3'],'start_date':['2019-10-09','2017-02-06','2012-12-05'],'end_date':['2020-01-30','2019-08-23','2016-06-18']})

print(raw_dataset)
     ID  start_date    end_date
0  a121  2019-10-09  2020-01-30
1  b142  2017-02-06  2019-08-23
2   cd3  2012-12-05  2016-06-18

# the desired dataframe should look like this
print(desired_df)
     id  active_years
0  a121  2019
1  a121  2020
2  b142  2017
3  b142  2018
4  b142  2019
5   cd3  2012
6   cd3  2013
7   cd3  2014
8   cd3  2015
9   cd3  2016

Answer 1

Динамически растущие списки Python намного быстрее, чем динамически растущие массивы numpy (которые лежат в основе структуры данных панелей данных pandas). См. здесь для краткого объяснения. Имея это в виду:

import pandas as pd

# Initialize input dataframe
raw_dataset = pd.DataFrame({
    'ID':['a121','b142','cd3'],
    'start_date':['2019-10-09','2017-02-06','2012-12-05'],
    'end_date':['2020-01-30','2019-08-23','2016-06-18'],
})

# Create integer columns for start year and end year
raw_dataset['start_year'] = pd.to_datetime(raw_dataset['start_date']).dt.year
raw_dataset['end_year'] = pd.to_datetime(raw_dataset['end_date']).dt.year

# Iterate over input dataframe rows and individual years
id_list = []
active_years_list = []
for row in raw_dataset.itertuples():
    for year in range(row.start_year, row.end_year+1):
        id_list.append(row.ID)
        active_years_list.append(year)

# Create result dataframe from lists
desired_df = pd.DataFrame({
    'id': id_list,
    'active_years': active_years_list,
})

print(desired_df)
# Output:
#     id  active_years
# 0  a121          2019
# 1  a121          2020
# 2  b142          2017
# 3  b142          2018
# 4  b142          2019
# 5   cd3          2012
# 6   cd3          2013
# 7   cd3          2014
# 8   cd3          2015
# 9   cd3          2016