Comment parcourir efficacement les DataFrames Pandas ?

Itération efficace des DataFrames avec Pandas

Dans l'analyse des données, il est souvent nécessaire d'effectuer des opérations sur les données stockées dans des dataframes. Lorsque vous traitez des données financières, qui peuvent être volumineuses, il est crucial de trouver des moyens efficaces de parcourir les trames de données.

Une approche courante consiste à utiliser une boucle for pour parcourir les lignes de la trame de données, comme démontré dans ce qui suit. 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..

Cependant, cette méthode peut être inefficace, en particulier pour les grandes trames de données. Au lieu de cela, il est recommandé d'utiliser les fonctions intégrées de Pandas spécifiquement conçues pour l'itération des lignes :

for index, row in df.iterrows():

    # do some logic here

Pour une itération encore plus rapide, pensez à utiliser la méthode itertuples() de Pandas :

for row in df.itertuples():

    # do some logic here

Dans certains cas, éviter complètement l'itération des lignes en tirant parti des fonctions NumPy peut donner le code le plus rapide :

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

# perform logic on open and close without iterating over rows

En sélectionnant la méthode d'itération la plus appropriée en fonction de la taille des données et de la vitesse souhaitée, vous pouvez optimiser les performances de vos opérations d'analyse de données dans Pandas.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!