Comment puis-je optimiser l'itération DataFrame dans Pandas ?

Barbara Streisand
Libérer: 2024-11-13 08:44:02
original
240 Les gens l'ont consulté

How Can I Optimize DataFrame Iteration in Pandas?

Optimisation de l'itération DataFrame dans Pandas

Itérer à travers des dataframes de manière séquentielle pour effectuer une analyse complexe est une tâche courante dans le traitement des données financières. Bien que le code fourni utilisant enumerate() avec df.values ​​fournisse une approche simple, il soulève des questions sur son efficacité.

Pour résoudre ce problème, pandas propose une solution spécialisée. La fonction iterrows() permet une itération directe sur les lignes du dataframe, renvoyant un tuple d'index et les valeurs de ligne correspondantes. Cette méthode :

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

Pour des performances améliorées, la fonction itertuples() offre une alternative économe en mémoire à iterrows().

Alternativement, une approche très efficace consiste à exploiter directement les fonctions numpy sur les colonnes du dataframe, en évitant complètement l'itération des lignes. Les opérations numpy agissent sur des colonnes entières, permettant des calculs vectorisés plus rapides. Par exemple, pour calculer le prix d'ouverture moyen :

import numpy as np
mean_open = np.mean(df['Open'])
Copier après la connexion

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!

source:php.cn
Déclaration de ce site Web
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn
Derniers articles par auteur
Tutoriels populaires
Plus>
Derniers téléchargements
Plus>
effets Web
Code source du site Web
Matériel du site Web
Modèle frontal