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import pandas as pd

labels= ["Apfel", "Banane", "Kartoffel", "Bier"]
size_1 =10000
size_2 = 4


output= pd.DataFrame(0,index=range(size_1),columns=labels)
liste= pd.DataFrame(20,index=labels,columns=["Menge", "Preis"])

for i in range(size_1):
	#im orginal werden in jeder äußeren iteration neue Megen und Preise für jedes Produkt berechnet
	#dann den Produkten im input Dataframe zugewiesen
	#dann wird das input Dataframe nach aufsteigenden Preisen sortiert 
    for t in range (size_2):
    	#dann hier schrittweise verrechnet wonach in der nächsten Zeile das Ergebnis des Berechnugsschritts in den output geschrieben werden soll  
        output.loc[i,labels[t]]=liste.iloc[t,0] #<----------------------- es geht um diese Zeile, sie ist für 80% meiner Laufzeit verantwortlich

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#!/usr/bin/env python3
import pandas as pd


def main():
    labels = ["Apfel", "Banane", "Kartoffel", "Bier"]
    output = pd.DataFrame(0, index=range(10_000), columns=labels)
    liste = pd.DataFrame(20, index=labels, columns=["Menge", "Preis"])

    for i in range(len(output)):
        output.iloc[i] = liste.loc[:, "Menge"]


if __name__ == "__main__":
    main()

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import pandas as pd

labels= ["Apfel", "Banane", "Kartoffel", "Bier"]
size_1 =10000



output= pd.DataFrame(0,index=range(size_1),columns=labels)
inventar= pd.DataFrame(20,index=labels,columns=["Menge", "Preis"])

for i in range(size_1):
	#im orginal werden in jeder äußeren iteration neue Megen und Preise für jedes Produkt berechnet
	#die dann den Produkten im inventar Dataframe zugewiesen werden 
	#danach wird das inventar Dataframe nach aufsteigenden Preisen sortiert 
	#und ein zweite neue Liste mit der neuen Label-Reihenfolge gebildet. bspw.
        labels_neu = ["Kartoffel", "Banane", "Apfel", "Bier"]
        for t in range (len(labels)):
            #dann wird hier schrittweise weiter gerechnet wonach in der nächsten Zeile das Ergebnis des Berechnugsschritts in den output geschrieben werden soll  
            output.loc[i,labels_neu[t]]=inventar.iloc[t,0] #<----------------------- es geht um diese Zeile, sie ist für 80% meiner Laufzeit verantwortlich

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import pandas as pd
import time
start_1=time.time() # Messung Startzeit

# initialisieren der Beispiel-Komponenten
labels= ["Apfel", "Banane", "Kartoffel", "Bier"]
Menge=[12,25,14,50]
Preis=[11,2,100,45]
size_1 =10000

#Aufbau in Dataframes für einfache Handhabung / Verwaltung
output= pd.DataFrame(0,index=range(size_1),columns=labels)
inventar= pd.DataFrame(0,index=labels,columns=["Menge", "Preis"])
inventar.iloc[:,0]=Menge
inventar.iloc[:,1]=Preis

#Berechnung:
i=0
for i in range(size_1):
	#im orginal werden in jeder äußeren iteration neue Megen und Preise für jedes Produkt berechnet
	#die dann den Produkten im inventar Dataframe zugewiesen werden 
	
        sort = inventar.sort_values(by='Preis')		#sortieren nach aufsteigendem Preis
        labels_neu = sort.index				#neue Reihenfolge der inventar Labels
        
        t=0
        for t in range (len(labels)):
            #hier würde im Programm schrittweise das sortierte Inventar (sort) verarbeitet. In der nächsten Zeile soll dann das Ergebnis des Schrittes in das Output-Dataframe geschrieben werden
            output.loc[i,labels_neu[t]]=inventar.iloc[t,0]

end_1 =time.time()	#Messung End-Zeit  
print(end_1-start_1)
print(output)

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import pandas as pd
import time
start_1=time.time() # Messung Startzeit


# initialisieren der Beispiel-Komponenten
labels= ["Apfel", "Banane", "Kartoffel", "Bier"]
idx=[0,1,2,3]		#die Idx-Variable dient als Index innerhalb des Numpy Array und wird benutzt um nach dem Sortieren die Wertepaare(Mege,Preis) wieder den entsprechenden Produktnamen zu zuordnen.
Menge=[12,25,14,50]
Preis=[11,2,100,45]
size_1 =10000


#Aufbau in Dataframes für einfache Handhabung / Verwaltung
output= pd.DataFrame(0,index=range(size_1),columns=labels)
inventar= pd.DataFrame(0,index=labels,columns=["Menge", "Preis","idx"])
inventar.iloc[:,0]=Menge
inventar.iloc[:,1]=Preis
inventar.iloc[:,2]=idx

#Umwandlung in numpy-Arrays
out = output.to_numpy(dtype='int32')
inv = inventar.to_numpy(dtype='int32')

#Berechnung:
i=0
for i in range(size_1):
	#im orginal werden in jeder äußeren iteration neue Megen und Preise für jedes Produkt berechnet
	#die dann den Produkten im inventar Dataframe zugewiesen werden  
	
        sort= inv[inv[:,1].argsort()] 		#sortieren nach aufsteigendem Preis
        label_neu= sort[:,2]			#neue Reihenfolge der inventar Labels (hier mit den idx-Werten in der 3.ten Spalte von inv festgehalten)
        
        t=0
        for t in range (len(labels)):
            #hier würde im Programm schrittweise das sortierte inventar (sort) verarbeitet. In der nächsten Zeile soll dann das Ergebnis des Schrittes in das out-Array geschrieben werden
            out[i,label_neu[t]]=sort[t,0]
            
output= pd.DataFrame(out,index=range(size_1),columns=labels) 	#Rücktransformation in ein Pandas-Dataframe

end_1 =time.time() #Messung End-Zeit  
print(end_1-start_1)
print(output)