Pandas DataFrames를 효율적으로 반복하는 방법은 무엇입니까?

Pandas를 사용한 효율적인 DataFrame 반복

데이터 분석에서는 데이터 프레임에 저장된 데이터에 대한 작업을 수행해야 하는 경우가 많습니다. 방대할 수 있는 금융 데이터를 처리할 때는 데이터프레임을 반복하는 효율적인 방법을 찾는 것이 중요합니다.

다음에 설명된 것처럼 for 루프를 사용하여 데이터프레임의 행을 반복하는 것입니다. 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..

그러나 이 방법은 특히 대규모 데이터 프레임의 경우 비효율적일 수 있습니다. 대신 행 반복을 위해 특별히 설계된 Pandas의 내장 기능을 사용하는 것이 좋습니다.

for index, row in df.iterrows():

    # do some logic here

더 빠른 반복을 위해서는 Pandas의 itertuples() 메서드 사용을 고려하세요.

for row in df.itertuples():

    # do some logic here

어떤 경우에는 NumPy 기능을 활용하여 행 반복을 완전히 피하면 가장 빠른 코드를 생성할 수 있습니다.

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

# perform logic on open and close without iterating over rows

데이터 크기와 원하는 속도를 기반으로 가장 적절한 반복 방법을 선택하면 성능을 최적화할 수 있습니다. Pandas에서 데이터 분석 작업을 수행하세요.

위 내용은 Pandas DataFrames를 효율적으로 반복하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!