如何优化 Pandas 中的 DataFrame 迭代？

优化 Pandas 中的 DataFrame 迭代

按顺序迭代数据帧以执行复杂分析是金融数据处理中的常见任务。虽然使用 enumerate() 和 df.values 提供的代码提供了一种简单的方法，但它引发了关于其效率的问题。

为了解决这个问题，pandas 提供了专门的解决方案。 iterrows() 函数允许直接迭代数据帧行，返回索引元组和相应的行值。此方法：

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

为了提高性能，itertuples() 函数提供了 iterrows() 的内存高效替代方案。

另外，一种高效的方法是直接利用 numpy 函数在数据帧列上，完全避免行迭代。 numpy 运算作用于整个列，从而实现更快的矢量化计算。例如，要计算平均开盘价：

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

以上是如何优化 Pandas 中的 DataFrame 迭代？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！