如何高效地迭代 Pandas DataFrame？

使用 Pandas 高效迭代 DataFrame

在数据分析中，经常需要对 DataFrame 中存储的数据进行操作。在处理大量的财务数据时，找到迭代数据帧的有效方法至关重要。

一种常见的方法是使用 for 循环来迭代数据帧的行，如下所示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..

但是，此方法可能效率较低，尤其是对于大型数据帧。相反，建议使用 Pandas 专门为行迭代设计的内置函数：

for index, row in df.iterrows():

    # do some logic here

为了更快的迭代，请考虑使用 Pandas 的 itertuples() 方法：

for row in df.itertuples():

    # do some logic here

在某些情况下，通过利用 NumPy 函数完全避免行迭代可以产生最快的代码：

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

# perform logic on open and close without iterating over rows

通过选择根据数据大小和所需速度选择最合适的迭代方法，您可以优化 Pandas 中数据分析操作的性能。

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