使用 Pandas 高效迭代 DataFrame
在資料分析中，經常需要對 DataFrame 中儲存的資料進行操作。在處理大量的財務資料時，找到迭代資料幀的有效方法至關重要。
一個常見的方法是使用for 循環來迭代資料幀的行，如下所示code:
但是，此方法可能效率較低，尤其是對於大型數據幀。相反，建議使用Pandas 專為行迭代設計的內建函數：
為了更快的迭代，請考慮使用Pandas 的itertuples() 方法：
在某有些情況下，透過利用NumPy 函數完全避免行迭代可以產生最快的程式碼：
透過根據資料大小和所需速度選擇最合適的迭代方法，您可以優化以下程式碼的效能您在Pandas 中的資料分析操作。
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