如何优化 Pandas 中的数据帧循环以进行顺序分析？

优化数据帧循环以进行顺序分析

在 pandas 中使用数据帧时，高效循环对于在大型数据集上执行复杂操作至关重要。如提供的示例所示，手动迭代每一行可能非常耗时且占用内存。

Iterrows() 函数

幸运的是，较新的版本pandas 提供了一个专门为高效数据帧迭代而设计的内置函数：iterrows()。此函数返回一个迭代器，该迭代器生成一个包含行索引和表示行值的 pandas Series 对象的元组：

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 函数

但是，如果速度至关重要，使用 numpy 函数甚至比循环行更快。 Numpy 提供的向量化运算可以一次对整个列执行计算，从而显着减少与迭代各个行相关的开销。

例如，要计算收盘价的百分比变化：

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

内存优化

要在迭代大型数据帧时优化内存使用，请考虑使用使用 itertuples() 方法代替 iterrows()。此方法返回一个生成 nametuple 对象的迭代器，通过避免创建 pandas Series 对象来减少内存消耗：

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

通过利用这些优化的循环技术，您可以显着提高性能和内存效率财务数据分析。

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