如何高效能循環 Pandas DataFrame 進行複雜操作？

Pandas DataFrames 中的高效循環以進行複雜操作

以資料幀的形式處理時間序列資料（例如財務資料）時，對資料執行順序操作變得很重要。 Pandas 作為 Python 的資料操作和分析函式庫，提供了一系列用於迭代資料幀的方法。

一種常用的方法是手動迭代資料幀的值並將索引與每一行關聯。雖然此方法可能不是最有效的，但它允許靈活地對每行執行複雜的操作。下面是一個範例：

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...

但是，為了更快的循環迭代，pandas 提供了最佳化此過程的內建函數。

Pandas 迭代機制：

1. iterrows():
   迭代行並提供對索引和行資料的存取。
2. itertuples():
   將行作為元組進行迭代，提供對索引和行值的存取。
3. apply():
   將使用者定義的函數套用到每一行，從而啟用逐元素或逐行操作。

選擇使用哪種機制取決於分析的速度和靈活性要求。

用於速度優化的 Numpy 函數:

或者，利用 numpy 函數避免逐行迭代可以顯著提高運算速度。 Numpy 函數對整個陣列進行操作，使得它們比某些操作的循環更快。

例如，像 np.convolve 這樣的 numpy 函數可以應用於整個資料幀列，而不是迭代計算移動平均值。單一操作。

選擇最有效的方法來循環資料幀對於優化 Pandas 中複雜操作的效能至關重要。了解不同的機制及其相對優勢將幫助您實現資料分析任務的最佳效能。

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