Pandas で DataFrame の反復を最適化するにはどうすればよいですか?

Pandas でのデータフレーム反復の最適化

複雑な分析を実行するためにデータフレームを順次反復処理することは、金融データ処理における一般的なタスクです。 df.values で enumerate() を使用する提供されたコードは単純なアプローチを提供しますが、その効率性について疑問が生じます。

これに対処するために、pandas は特殊なソリューションを提供します。 iterrows() 関数を使用すると、データフレーム行を直接反復して、インデックスと対応する行値のタプルを返すことができます。このメソッド:

for index, row in df.iterrows():
    # perform analysis based on index and row values

パフォーマンスを向上させるために、itertuples() 関数は iterrows() に代わるメモリ効率の高い代替手段を提供します。

あるいは、非常に効率的なアプローチは、numpy 関数を直接利用することです。データフレーム列で、行の反復を完全に回避します。 numpy 演算は列全体に作用し、より高速なベクトル化計算を可能にします。たとえば、平均始値を計算するには:

import numpy as np
mean_open = np.mean(df['Open'])

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