使用 Pandas 高效迭代 DataFrame
在資料分析中,經常需要對 DataFrame 中儲存的資料進行操作。在處理大量的財務資料時,找到迭代資料幀的有效方法至關重要。
一個常見的方法是使用for 循環來迭代資料幀的行,如下所示code:
但是,此方法可能效率較低,尤其是對於大型數據幀。相反,建議使用Pandas 專為行迭代設計的內建函數:
為了更快的迭代,請考慮使用Pandas 的itertuples() 方法:
在某有些情況下,透過利用NumPy 函數完全避免行迭代可以產生最快的程式碼:
透過根據資料大小和所需速度選擇最合適的迭代方法,您可以優化以下程式碼的效能您在Pandas 中的資料分析操作。
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