Wie kann man Pandas-Datenrahmen effizient durchlaufen?

Effizienteste Methode zum Durchlaufen von Datenrahmen in Pandas

Bei der Arbeit mit komplexen, in Datenrahmen gespeicherten Finanzdaten sind effiziente Iterationstechniken von entscheidender Bedeutung. Der herkömmliche Ansatz mit enumerate(df.values) kann ineffizient sein. Glücklicherweise hat Pandas eine optimiertere Lösung eingeführt.

Verwendung der Iterrows-Funktion von Pandas

Neueste Pandas-Versionen bieten die Iterrows-Funktion zum Durchlaufen von Zeilen:

for index, row in df.iterrows():
    # Perform logic here

Diese Methode stellt sowohl den Index als auch die Zeilendaten bereit und sorgt so für Effizienz und ermöglicht gleichzeitig eine individuelle Analyse.

Alternative: Pandas itertuples-Funktion

Eine noch schnellere Option ist Verwenden Sie die Funktion itertuples:

for idx, row_obj in df.itertuples(index=True):
    # Perform logic here

Dieser Ansatz nutzt Numpy-Funktionen, um Daten direkt zu manipulieren und die Zeileniteration zu umgehen, was die Leistung erheblich verbessern kann.

Numpy-Operationen verwenden

Wie von unutbu vorgeschlagen, kann die direkte Verwendung von Numpy-Funktionen den schnellsten Code liefern. Anstatt über Zeilen zu iterieren, können Sie Operationen auf den gesamten Datenrahmen anwenden:

df['new_column'] = np.where(df['open'] > 10, 'high', 'low')

Dieser Ansatz eliminiert unnötige Iterationen und nutzt die vektorisierten Operationen von Numpy für überlegene Effizienz.

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