Wie kann man Pandas-DataFrames effizient durchlaufen?

Effiziente Iteration von DataFrames mit Pandas

Bei der Datenanalyse ist es oft notwendig, Operationen an in Dataframes gespeicherten Daten durchzuführen. Beim Umgang mit Finanzdaten, die umfangreich sein können, ist es entscheidend, effiziente Wege zur Iteration über Datenrahmen zu finden.

Ein gängiger Ansatz besteht darin, eine for-Schleife zu verwenden, um über die Zeilen des Datenrahmens zu iterieren, wie im Folgenden gezeigt 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..

Diese Methode kann jedoch ineffizient sein, insbesondere bei großen Datenrahmen. Stattdessen wird empfohlen, die integrierten Funktionen von Pandas zu verwenden, die speziell für die Zeileniteration entwickelt wurden:

for index, row in df.iterrows():

    # do some logic here

Für eine noch schnellere Iteration sollten Sie die Verwendung der itertuples()-Methode von Pandas in Betracht ziehen:

for row in df.itertuples():

    # do some logic here

In bestimmten Fällen kann die vollständige Vermeidung von Zeileniterationen durch die Nutzung von NumPy-Funktionen den schnellsten Code liefern:

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

# perform logic on open and close without iterating over rows

Durch Auswahl der am besten geeigneten Iteration Basierend auf der Datengröße und der gewünschten Geschwindigkeit können Sie die Leistung Ihrer Datenanalysevorgänge in Pandas optimieren.

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