Pandas DataFrame を効率的に反復するにはどうすればよいですか?

Pandas を使用した DataFrame の効率的な反復

データ分析では、多くの場合、データフレームに格納されたデータに対して操作を実行する必要があります。膨大な量になる可能性のある金融データを扱う場合、データフレームを反復処理する効率的な方法を見つけることが重要です。

一般的なアプローチの 1 つは、次に示すように、for ループを使用してデータフレームの行を反復処理することです。 code:

for i, row in enumerate(df.values):
    date = df.index[i]
    open, high, low, close, adjclose = row
    # perform analysis on open/close based on date, etc..

ただし、この方法は、特に大きなデータフレームの場合、非効率的になる可能性があります。代わりに、行反復用に特別に設計された Pandas の組み込み関数を使用することをお勧めします:

for index, row in df.iterrows():

    # do some logic here

さらに高速に反復するには、Pandas の itertuples() メソッドの使用を検討してください:

for row in df.itertuples():

    # do some logic here

場合によっては、NumPy 関数を利用して行の反復を完全に回避すると、最速のコードが得られます。

open = df['Open'].values
close = df['Close'].values

# perform logic on open and close without iterating over rows

データ サイズと必要な速度に基づいて最適な反復方法を選択することで、パフォーマンスを最適化できます。 Pandas でのデータ分析操作。

以上がPandas DataFrame を効率的に反復するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。