Bagaimana untuk Cekap Gelung Melalui Pandas DataFrames untuk Operasi Kompleks?

Gelung yang Cekap dalam Pandas DataFrames untuk Operasi Kompleks

Apabila berurusan dengan data siri masa, seperti data kewangan, dalam bentuk bingkai data , menjadi penting untuk melaksanakan operasi berjujukan pada data. Panda sebagai pustaka manipulasi dan analisis data untuk Python menyediakan pelbagai kaedah untuk lelaran melalui bingkai data.

Satu kaedah yang biasa digunakan ialah lelaran secara manual melalui nilai bingkai data dan mengaitkan indeks dengan setiap baris. Walaupun kaedah ini mungkin bukan yang paling cekap, ia membolehkan fleksibiliti dalam melaksanakan operasi yang kompleks pada setiap baris. Berikut ialah contoh:

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...

Walau bagaimanapun, untuk lelaran gelung yang lebih pantas, panda menawarkan fungsi terbina dalam yang mengoptimumkan proses ini.

Mekanisme Lelaran Panda:

1. iterrows():
   Lelaran ke atas baris dan menyediakan akses kepada kedua-dua indeks dan data baris.
2. itertuples():
   Lelaran ke atas baris sebagai tupel, menyediakan akses kepada kedua-dua indeks dan nilai baris.
3. apply():
   Menggunakan fungsi yang ditentukan pengguna pada setiap baris, membolehkan operasi mengikut elemen atau mengikut baris.

Pilihan mekanisme yang hendak digunakan bergantung pada kelajuan dan keperluan fleksibiliti analisis.

Fungsi Numpy untuk Pengoptimuman Kelajuan :

Sebagai alternatif, menggunakan fungsi numpy untuk mengelakkan lelaran mengikut baris boleh meningkatkan kelajuan operasi dengan ketara. Fungsi numpy beroperasi pada keseluruhan tatasusunan, menjadikannya lebih pantas daripada gelung untuk operasi tertentu.

Contohnya, daripada berulang mengira purata bergerak, fungsi numpy seperti np.convolve boleh digunakan pada keseluruhan lajur bingkai data dalam operasi tunggal.

Memilih kaedah paling cekap untuk menggelung melalui bingkai data adalah penting untuk mengoptimumkan prestasi operasi kompleks dalam Pandas. Memahami mekanisme yang berbeza dan kekuatan relatifnya akan membantu anda mencapai prestasi terbaik untuk tugasan analisis data anda.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Cekap Gelung Melalui Pandas DataFrames untuk Operasi Kompleks?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!