优化 Pandas 中的 DataFrame 迭代
按顺序迭代数据帧以执行复杂分析是金融数据处理中的常见任务。虽然使用 enumerate() 和 df.values 提供的代码提供了一种简单的方法，但它引发了关于其效率的问题。
为了解决这个问题，pandas 提供了专门的解决方案。 iterrows() 函数允许直接迭代数据帧行，返回索引元组和相应的行值。此方法：
for index, row in df.iterrows():
# perform analysis based on index and row values为了提高性能，itertuples() 函数提供了 iterrows() 的内存高效替代方案。
另外，一种高效的方法是直接利用 numpy 函数在数据帧列上，完全避免行迭代。 numpy 运算作用于整个列，从而实现更快的矢量化计算。例如，要计算平均开盘价：
import numpy as np mean_open = np.mean(df['Open'])
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