pandas.merge необъяснимо медленно

Question

следующие великие произведения:

times1h = pandas.DatetimeIndex(start='2010-01-01', end='2014-01-01', freq='1h') 
times10min = pandas.DatetimeIndex(start='2010-01-01', end='2014-01-01', freq='10T') 
wind=pandas.DataFrame({'wind':0}, index=times1h) 
power=pandas.DataFrame({'power':0}, index=times10min) 
%timeit pandas.merge(wind, power, how='inner', left_index=True, right_index=True) 

100 loops, best of 3: 5.2 ms per loop 

Следующая необъяснимо медленно. Я просто сделать тайминг первого dataframe неуникальным и иметь его в качестве столбца, а не как индекс:

times1h = pandas.DatetimeIndex(start='2010-01-01', end='2014-01-01', freq='1h') 
times10min = pandas.DatetimeIndex(start='2010-01-01', end='2014-01-01', freq='10T') 
wind=pandas.DataFrame({'time':pandas.concat([pandas.Series(times1h),  pandas.Series(times1h)]), 'wind':0}) 
power=pandas.DataFrame({'power':0}, index=times10min) 
%timeit pandas.merge(wind, power, how='inner', left_on='time', right_index=True) 

1 loops, best of 3: 16.6 s per loop 

Почему это так гораздо медленнее? Могу я что-нибудь сделать?

Я пытаюсь получить набор точек (x, y) для фитинга кривой мощности.

Я использую панды 0.13.1, потому что это один включен в WinPython :)

Answer 1

Как Джефф писал в комментариях по этому вопросу, решение перейти с пандами 0.13.1 до 0.14.1