Wie kann ich die DataFrame-Schleife für die sequentielle Analyse in Pandas optimieren?

Optimieren von Datenrahmenschleifen für die sequentielle Analyse

Bei der Arbeit mit Datenrahmen in Pandas ist effizientes Schleifen von entscheidender Bedeutung für die Durchführung komplexer Operationen an großen Datensätzen. Das manuelle Durchlaufen jeder Zeile, wie im bereitgestellten Beispiel gezeigt, kann zeitaufwändig und speicherintensiv sein.

Die Iterrows()-Funktion

Glücklicherweise gibt es neuere Versionen von Pandas bieten eine integrierte Funktion, die speziell für die effiziente Iteration von Datenrahmen entwickelt wurde: iterrows(). Diese Funktion gibt einen Iterator zurück, der ein Tupel mit dem Zeilenindex und einem Pandas-Serienobjekt zurückgibt, das die Werte der Zeile darstellt:

for index, row in df.iterrows():
    date = row['Date']
    open, high, low, close, adjclose = row[['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Adj Close']]
    # Perform analysis on open/close based on date

Numpy-Funktionen verwenden

Allerdings, wenn Geschwindigkeit ist von größter Bedeutung. Die Verwendung von Numpy-Funktionen kann sogar schneller sein als das Durchlaufen von Zeilen. Numpy bietet vektorisierte Operationen, die Berechnungen für ganze Spalten auf einmal durchführen können, wodurch der mit der Iteration über einzelne Zeilen verbundene Aufwand erheblich reduziert wird.

Um beispielsweise die prozentuale Änderung der Schlusskurse zu berechnen:

import numpy as np
close_change = np.diff(df['Close']) / df['Close'][1:] * 100

Speicheroptimierung

Um die Speichernutzung bei der Iteration über große Datenrahmen zu optimieren, sollten Sie die Verwendung von in Betracht ziehen itertuples()-Methode anstelle von iterrows(). Diese Methode gibt einen Iterator zurück, der ein benanntes Tupelobjekt liefert, wodurch der Speicherverbrauch reduziert wird, indem die Erstellung von Pandas-Serienobjekten vermieden wird:

for row in df.itertuples():
    date = row.Date
    open, high, low, close, adjclose = row.Open, row.High, row.Low, row.Close, row.Adj_Close
    # Perform analysis on open/close based on date

Durch die Nutzung dieser optimierten Schleifentechniken können Sie die Leistung und Speichereffizienz Ihres Finanzdatenanalyse.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich die DataFrame-Schleife für die sequentielle Analyse in Pandas optimieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!