Pandas에서 DataFrame 반복을 어떻게 최적화할 수 있나요?

Pandas에서 DataFrame 반복 최적화

복잡한 분석을 수행하기 위해 데이터 프레임을 순차적으로 반복하는 것은 금융 데이터 처리에서 일반적인 작업입니다. df.values와 함께 enumerate()를 사용하여 제공된 코드는 간단한 접근 방식을 제공하지만 효율성에 대한 의문을 제기합니다.

이 문제를 해결하기 위해 pandas는 전문적인 솔루션을 제공합니다. iterrows() 함수를 사용하면 데이터프레임 행을 직접 반복하여 인덱스와 해당 행 값의 튜플을 반환할 수 있습니다. 이 방법은 다음과 같습니다.

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

성능 향상을 위해 itertuples() 함수는 iterrows()에 대한 메모리 효율적인 대안을 제공합니다.

또는 매우 효율적인 접근 방식은 numpy 함수를 직접 활용하는 것입니다. 데이터프레임 열에서 행 반복을 완전히 방지합니다. numpy 연산은 전체 열에 적용되므로 더 빠른 벡터화 계산이 가능합니다. 예를 들어, 평균 시가를 계산하려면:

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

위 내용은 Pandas에서 DataFrame 반복을 어떻게 최적화할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!