1.將series轉成dataframe進行iterrows迭代（初學pandas，開始不知道series可以迭代）
計算強度 耗時： 464.36 秒2.使用 series.items（等同itertems())，迭代計算
計算強度 耗時： 50.41 秒從這個結果看時間可能是消耗在series轉成dataframe。
3.使用 series.iter()，進行迭代計算，這個是只對序列的值進行迭代，我的計算剛好用不上index，測試了下很吃驚。
計算強度 耗時： 18.09 秒iter，兩邊有下劃線，上邊的不知道為何顯示不出來。看來只對values迭代，相對 index和values要快不少。
以上這些時間的記錄還包含了其他的**執行時間，如果刨除，將顯示效率提高的更高。
4.對dataframe使用drop刪除操作
在iterrows迭代中進行對dataframe的刪除操作，如果符合條件，將當前行刪除 drop(index)
轉換15to30 耗時： 351.42 秒在迭代中，將符合條件的index加入乙個數列 list(index)，迭代完成之後，進行刪除操作，drop(list(index))
轉換15to30 耗時： 7.11 秒以上的這些巨大的提公升使我震驚vqchwi4xybzonnusdjl0om7wlve+wcturz3njfexmfm=\n，看來正確使用pandas至關重要。02njcs0l0ldod1m1jnxw11有效期20210322
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