我正在處理一個(gè)問題陳述，其中有兩個(gè)數(shù)據(jù)幀 df1 和 df_main。df_main如下：users = ['id1','id1','id2','id2','id3','id3','id4']keywords = ['k1','k1', 'k2','k2','k2','k3','k3']quantity = [10,10,2,2,2,4,4]duration  = [1,1,3,3,3,2,2]df_main = pd.DataFrame(list(zip(users, keywords, quantity, duration)), columns = ['users','keywords','quantity','duration'])df_main 基本上是一個(gè)包含 user_id 信息、相應(yīng)關(guān)鍵字以及數(shù)量和持續(xù)時(shí)間列的數(shù)據(jù)框df1 有一列用于 user_id，其余列用于 df_main 中的所有關(guān)鍵字。使用 main_df 作為參考，每個(gè) user_id 和關(guān)鍵字對都標(biāo)記為 1，否則保留為 0。這是 df1 的代碼：columns = ['USER_ID','k1','k2','k3']users = ['id1','id2','id3','id4']values1 = [1,0,0,0]values2 = [0,1,1,0]values3 = [0,0,1,1]df1 = pd.DataFrame(list(zip(users, values1, values2, values3)), columns = columns)現(xiàn)在我想要以下數(shù)據(jù)框：其中total_quantity和total_duration是每個(gè)id和關(guān)鍵字對的數(shù)量和持續(xù)時(shí)間值的總和。該代碼正在運(yùn)行，但它真的很慢，我真的想擺脫循環(huán)。如果有人能向我展示一種更優(yōu)化的方法，我將不勝感激。