如何優化 Pandas 中的資料幀循環以進行順序分析？

優化資料幀循環以進行順序分析

在pandas 中使用資料幀時，高效循環對於在大型資料集上執行複雜操作至關重要。如提供的範例所示，手動迭代每一行可能非常耗時且佔用記憶體。

Iterrows() 函數

幸運的是，較新的版本pandas 提供了一個專門為高效資料幀迭代而設計的內建函數：iterrows()。此函數傳回一個迭代器，該迭代器產生一個包含行索引和表示行值的pandas Series 物件的元組：

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

使用Numpy 函數

但是，如果速度至關重要，使用numpy 函數甚至比循環行更快。 Numpy 提供向量化運算，可以一次對整個列執行計算，從而顯著減少與迭代各個行相關的開銷。

例如，要計算收盤價的百分比變化：

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

記憶體最佳化

要在迭代大型資料幀時最佳化記憶體使用，請考慮使用itertuples() 方法而不是iterrows()。此方法傳回一個產生nametuple 物件的迭代器，透過避免建立pandas Series 物件來減少記憶體消耗：

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

透過利用這些最佳化的循環技術，您可以顯著提高效能和記憶體效率財務數據分析。

以上是如何優化 Pandas 中的資料幀循環以進行順序分析？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！