Pandas でのシーケンシャル分析のために DataFrame ループを最適化するにはどうすればよいですか?

逐次分析のためのデータフレーム ループの最適化

パンダでデータフレームを操作する場合、大規模なデータセットで複雑な操作を実行するには効率的なループが重要です。提供された例に示すように、各行を手動で反復処理すると、時間がかかり、メモリを大量に消費する可能性があります。

Iterrows() 関数

幸いなことに、新しいバージョンの pandas は、データフレームの反復を効率的に行うために特別に設計された組み込み関数 iterrows() を提供します。この関数は、行インデックスを含むタプルと行の値を表す pandas Series オブジェクトを生成する反復子を返します。

for index, row in df.iterrows():
    date = row['Date']
    open, high, low, close, adjclose = row[['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Adj Close']]
    # Perform analysis on open/close based on date

Numpy 関数の使用

ただし、速度が最も重要であるため、numpy 関数を使用すると、行をループするよりもさらに高速になります。 Numpy は、列全体の計算を一度に実行できるベクトル化された操作を提供し、個々の行の反復処理に伴うオーバーヘッドを大幅に削減します。

たとえば、終値の変化率を計算するには:

import numpy as np
close_change = np.diff(df['Close']) / df['Close'][1:] * 100

メモリの最適化

大きなデータフレームを反復処理する際のメモリ使用量を最適化するには、iterrows() の代わりに itertuples() メソッドを使用することを検討してください。このメソッドは、名前付きタプル オブジェクトを生成するイテレータを返し、pandas Series オブジェクトの作成を回避することでメモリ消費を削減します。

for row in df.itertuples():
    date = row.Date
    open, high, low, close, adjclose = row.Open, row.High, row.Low, row.Close, row.Adj_Close
    # Perform analysis on open/close based on date

これらの最適化されたループ手法を活用することで、パフォーマンスとメモリ効率を大幅に向上させることができます。財務データ分析。

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