Python：解决找到满足特定条件的组合的问题

Question

我遇到了一个问题，我无法用正常的蛮力方法解决这个问题。问题 - 我试图找到一次50年的组合，一次30次而不重复，这样他们的平均值和变异系数就在特定的范围内。我正在使用itertools combinations。但问题是，总体组合中没有 - 47129212243960计算时间太长。有没有办法更有效地做到这一点？数据集具有以下格式 -

Yrs       Prs_90      Prs_80      Prs_70

2012  499.934588  521.512345  425.189729
2013  579.063531  477.782099  256.382494
2014  458.415624  456.480642  363.309507

我正在计算Prs_90 , Prs_80, Prs_70的平均值和变异系数，然后根据阈值找到一个组合，该阈值取决于平均值和变异系数。编辑 - 变异系数（CV）=标准差（x）/平均值（x）选择所需组合的条件是─

if (mean >= 501 and <= 570) and ((0.13<=CV<=0.17) or(0.23<=CV<=0.27) or(0.23 <=CV <=27)

要么

if (mean >= 451 and <= 460) and ((0.13<=CV<=0.17) or(0.23<=CV<=0.27) 
or(0.33 <=CV <=37):

要么

if (mean >= 391 and <= 400) and ((0.13<=CV<=0.17) or(0.23<=CV<=0.27) 
or(0.33 <=CV <=37)):

我需要对应于上述每个条件的组合。

编辑 - 我首先按以下格式重新排序上面提供的数据框 -

             Yrs      Prs_80      Prs_70
Prs_90                                  
579.063531  2013  477.782099  256.382494
477.758138  2044  475.458614  259.228592
492.957830  2036  408.590138  281.921215
541.632294  2042  430.990568  290.163454
565.369062  2024  420.107058  296.545395
409.979527  2027  379.740246  301.086631
347.702470  2052  610.775045  307.756455
460.657276  2016  301.774467  309.311562

然后我使用以下方法 -

r =30
check1 = 1
check10 = 1
for p in combinations(test4.index,r):
  den = np.mean(p)
  num = np.std(p)
  cv = num/den
  if (den >= 561 and den <= 570 ) :
     if(cv>=0.13 or cv <= 0.17 and check1):
     check1=0
     print("Combination 1 done")

  elif(den>=391 and den <= 400):
     if(cv>=0.13 or cv < 0.17 and check10):
     check10 = 0
     print("Combination 10 done")
if(check1+check10==0)
break

我在这里只服用2个条件，即使那时它正在运行迭代次数，因此完全处理组合将花费更多时间。我使用check1和check10作为信号，因为当我收到以下组合时，我打破了循环。

附加信息-

           Prs_90      Prs_80      Prs_70
count   50.000000   50.000000   50.000000
mean   510.732700  445.366865  386.037076
std    113.773333   84.078209   80.987841
min    347.702470  233.335085  256.382494
25%    427.241363  390.745725  320.812298
50%    469.263029  439.407141  383.430153
75%    573.406731  512.019602  433.199140
max    854.819691  610.775045  644.588971

数据的CV为25％。