只是好奇选项 (b) 是否比选项 (a) 更有效？乍一看，选项 (a) 的操作将比选项 (b) 多几倍。但我对df中的一百万行进行了一些模拟，选项 (b) 平均只快了一小部分。这是否意味着 Pandas 会自动对选项 (a) 中的所有标量操作进行分组？
（a）变量 a、b、c、d、e、f 都是标量。
df['val2'] = (a*b+c*d)*df['val1']*e/f
（二）
x = (a*b+c*d)*e/f
df['val2'] = df['val1']*x
我从同事那里得到了以下代码。它绘制了一个极坐标图，显示了三个环上三个事物的百分比。我不太清楚代码中极坐标图是如何绘制的，但它似乎是从条形图转换而来的。我使用的 matplotlib 版本是 3.9.2。我无法让环周围的方框消失。正如您在示例代码中看到的那样，我通过在线搜索尝试了各种方法。在 Matplotlib 3.7.0 上运行相同的代码没有显示方框。我觉得这可能是一个简单的单行修复，但无法弄清楚。希望有人能在这里帮助我。谢谢。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from math import pi
data = [15, 20, 12]
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), facecolor='white')
ax = plt.subplot(projection='polar', frameon=False)
startangle = 90
colors = ['#005a85', '#4c4c4d', '#048543']
colors_bg = ['#818589', '#818589', '#818589']
xs = [(i * pi *2)/ 100 for i in data]
xs_bg = [(i * pi *2)/ 100 for i in [100,100,100]]
ys = [-0.2, 1, 2.2]
left = (startangle * pi * 6)/ 360 #this is to control where the bar starts
# plot bars and points at the end to make them round
for i, x in enumerate(xs_bg):#draw the background grey circles
ax.barh(ys[i], x, left=left, height=0.4, color=colors_bg[i])
for i, x in enumerate(xs):
ax.barh(ys[i], x, left=left, height=0.4, color=colors[i])
ax.scatter(x+left, ys[i], s=60, color=colors[i], zorder=2)
ax.scatter(left, ys[i]-0.01, s=60, color=colors[i], zorder=2)
plt.ylim(-4, 4)
# clear ticks, grids, spines
plt.xticks([])
plt.yticks([])
ax.spines.clear()
# Other attempts to remove the frame, none worked
ax.axis("off")
ax.set_axis_off()
ax.grid(False)
ax.get_xaxis().set_visible(False)
ax.get_yaxis().set_visible(False)
plt.gca().get_xaxis().set_visible(False)
plt.gca().get_yaxis().set_visible(False)
plt.tight_layout()
plt.show()
