这不应该是Python运行时的问题。该脚本运行不到一秒钟就能从1000万行代码中筛选出可能的果篮

import pandas as pd
import numpy as np
# Create a numpy array with 10.000.000 lines of random integers between 1 and 5 with shape (100000, 3)
arr = np.random.randint(low=1, high=6, size=(1000000, 3))
# Create a new dataframe with the random values and set the Mix column as the index
df = pd.DataFrame(data=arr, columns=['apples', 'bananas', 'oranges'])
df.index.name = 'Mix'
display(df.head(3))
# Select all lines with at most 3 apples, bananas and oranges in a descending order:
display(df[(df.apples<=3) & (df.bananas<=3) & (df.oranges<=3)].sort_values(by=['apples', 'bananas', 'oranges'], ascending=False))

这是生成的输出：

apples  bananas oranges
Mix         
5   3   3   3
39  3   3   3
303 3   3   3
979 3   3   3
1019    3   3   3
... ... ... ...
998527  1   1   1
998799  1   1   1
999238  1   1   1
999280  1   1   1
999441  1   1   1

你可以使用dataframe过滤器，让pandas高效地完成它，而不是遍历每一行。创建一个新列，其中包含混合中所有水果的总和。然后添加过滤器到您的 Dataframe ，以剔除明显的混合不工作。一个过滤器可以是水果的总数应该〈=可以装在你的袋子里的水果总数。你也可以为每个水果添加过滤器，如果它超过了容量的话。按和排序以首先获得最佳组合