pandas / python中的最佳数据库查找和更新

Question

理论数据库/编码查询在这里 - Python / Pandas数据帧相关。我在表中处理多达5万行，因此最佳解决方案似乎......最佳，最佳。我也不是编码专家，所以，请耐心等待。

我有一个包含唯一子代码/国家/地区对行的表，其中一些具有匹配的父代码.Eg：

Index | Parent | Child | Country | NewValue
0     |  A     |  A-1  |  X      | Null
1     |  A     |  A-1  |  Y      | Null 
2     |  A     |  A-2  |  X      | Null
3     |  B     |  B-1  |  X      | Null
4     |  B     |  B-2  |  Y      | Null

我需要使用计算的唯一值（NewValue）更新每个父/国家/地区对。查找和更新每一对的最佳方法是什么？

到目前为止，我正在生成一个独立的父/国家对的单独列表（以避免不必要地为每一行计算NewValue;我只是通过此列表迭代为每对生成NewValue），例如：

Parent | Country
A      |  X
A      |  Y
B      |  X
B      |  Y

现在，为每个给定的父/国家匹配简单地在第一个表中进行查找，获取任何匹配行的行索引，然后通过行索引更新是否更好？

或者，以包含任何相关索引的方式生成第二个表，并使用它们来更新第一个表？例如：

Parent | Country | Index(s)
A      | X       | 0,2
A      | Y       | 1
B      | X       | 3
B      | Y       | 4

如果2，怎么样？因为我正在使用df.unique（）来生成第二个表，所以我每对只得到一个索引，而不是任何mathing索引（如果我这样做，我不确定它们是如何显示的）。而且我不确定这两种方式是否特别好，但它是我一天中提出的最佳方式：o）

谢谢，

克里斯托弗/ pepsi_max2k