Wie kann ich die DataFrame-Iteration in Pandas optimieren?

Optimierung der DataFrame-Iteration in Pandas

Das sequentielle Durchlaufen von Dataframes zur Durchführung komplexer Analysen ist eine häufige Aufgabe bei der Verarbeitung von Finanzdaten. Während der bereitgestellte Code, der enumerate() mit df.values ​​verwendet, einen unkomplizierten Ansatz bietet, wirft er Fragen hinsichtlich seiner Effizienz auf.

Um dieses Problem zu beheben, bietet pandas eine spezielle Lösung an. Die Funktion iterrows() ermöglicht die direkte Iteration über Datenrahmenzeilen und gibt ein Tupel aus Index und entsprechenden Zeilenwerten zurück. Diese Methode:

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

Für eine verbesserte Leistung bietet die Funktion itertuples() eine speichereffiziente Alternative zu iterrows().

Alternativ besteht ein hocheffizienter Ansatz darin, Numpy-Funktionen direkt zu nutzen auf Datenrahmenspalten, wodurch Zeileniteration insgesamt vermieden wird. Numpy-Operationen wirken sich auf ganze Spalten aus und ermöglichen schnellere vektorisierte Berechnungen. Um beispielsweise den mittleren Eröffnungspreis zu berechnen:

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

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