Prompt Title: Optimizing data processing.

Из вашего кода сложно понять, что именно вы пытаетесь сделать, но я предположу, что вы пытаетесь создать словарь main, который содержит список значений listok для каждой улицы из столбца df7['street']. Значения listok равны 1, если дата в столбце df7['date'] попадает в определенный диапазон дат в date_range['date'].

Если это так, то есть несколько возможных способов оптимизировать ваш код:

1. Используйте векторизацию, чтобы избежать использования циклов. Вместо того, чтобы перебирать даты в каждой строке, вы можете использовать метод numpy.digitize, чтобы найти индекс соответствующего диапазона дат для каждой даты в столбце df7['date']. Это может быть гораздо более эффективным, чем перебор всех дат в каждой строке.

2. Разбейте df7 на группы по улицам и обработайте каждую группу отдельно. Это может уменьшить объем памяти, необходимый для обработки данных.

3. Разбейте date_range на более мелкие части и обработайте каждую часть отдельно. Например, вы можете разбить date_range на 10 частей и обработать каждую часть по отдельности.

Вот пример кода, который использует векторизацию и группировку по улицам:

pythonCopy code
import numpy as np

# Преобразуем даты в numpy массивы для использования в numpy.digitize
date_range_arr = np.array(date_range['date'])
df7_date_arr = np.array(df7['date'])

# Найдем индексы соответствующих диапазонов дат для каждой даты в df7_date_arr
bins = np.searchsorted(date_range_arr, df7_date_arr, side='right')
bins[bins == len(date_range)] = len(date_range) - 1

# Сгруппируем df7 по улицам
df7_grouped = df7.groupby('street')

# Создадим словарь main, содержащий список значений для каждой улицы
main = {}
for street, group in df7_grouped:
    # Создадим список listok для текущей улицы
    listok = np.zeros(len(date_range))
    for b in bins[group.index]:
        listok[b-1] = 1
    main[street] = list(listok)
print(main)

Если у вас все еще возникают проблемы с обработкой данных, то вы можете рассмотреть возможность использования более мощного компьютера или использования распределенных вычислений, например, с помощью Apache Spark.