판다스로 데이터프레임을 루프하는 가장 효율적인 방법은 무엇인가요?

저는 데이터프레임을 사용하여 금융 데이터에서 복잡한 작업을 순차적으로 수행하고 싶습니다.

예를 들어 저는 Yahoo Finance에서 가져온 다음 MSFT CSV 파일을 사용하고 있습니다.

Date,Open,High,Low,Close,Volume,Adj Close

2011-10-19,27.37,27.47,27.01,27.13,42880000,27.13

2011-10-18,26.94,27.40,26.80,27.31,52487900,27.31

2011-10-17,27.11,27.42,26.85,26.98,39433400,26.98

2011-10-14,27.31,27.50,27.02,27.27,50947700,27.27

....

그럼 저는 다음을 합니다:

#!/usr/bin/env python

from pandas import *

df = read_csv('table.csv')

for i, row in enumerate(df.values):

date = df.index[i]

open, high, low, close, adjclose = row

#now perform analysis on open/close based on date, etc..

그게 가장 효율적인 방법인가요? 판다스에서 속도에 집중하고 있기 때문에 인덱스를 검색하는 방법이 있을 것으로 추정합니다(어떤 특별한 함수를 통해 generator를 사용하여 메모리를 효율적으로 사용할 수 있을 것). df.iteritems은 불행하게도 열 단위로만 반복합니다.

답변 1

판다의 최신 버전에는 이제 행을 반복하는 데 사용할 수 있는 내장 함수가 포함되어 있습니다.

for index, row in df.iterrows():

# do some logic here

또는, 더 빠르게 원한다면 itertuples()를 사용하세요.

하지만, unutbu의 제안에 따라 행을 반복하지 않고 numpy 함수를 사용하면 가장 빠른 코드가 생성됩니다.

답변 2

판다스를 사용하여 데이터프레임을 반복하는 가장 효율적인 방법은 무엇일까요? 이번 글에서는 이에 대해 알아보겠습니다.

판다스는 파이썬에서 가장 인기있는 데이터 분석 도구 중 하나입니다. 데이터프레임이란 판다스에서 제공하는 가장 중요한 데이터 구조 중 하나로, 여러 개의 열(column)과 그 열들에 속한 데이터들을 각각의 행(row)으로 구성된 표 형태로 나타내는 것입니다.

데이터프레임을 반복하는 것은 종종 데이터 분석 작업에서 필수적입니다. 그러나 반복문은 보통 코드 실행 속도를 느리게 만들기 때문에, 데이터프레임을 반복할 때는 효율적인 방법을 사용해야 합니다.

가장 효율적인 데이터프레임 반복 방법 중 하나는 `iterrows()`를 사용하는 것입니다. `iterrows()`는 각 행의 인덱스와 데이터를 반환해주는 메서드입니다. 이를 활용하여 for 루프를 이용해 데이터프레임을 반복할 수 있습니다. 하지만 이 방법은 느리기 때문에, 데이터프레임의 크기가 작을 때만 권장됩니다.

또 다른 방법으로는 `apply()`를 사용하는 것입니다. `apply()` 메서드를 사용하면 데이터프레임의 각 행 또는 열을 함수에 적용할 수 있습니다. 이를 활용하여 데이터프레임을 반복하는 것은 `iterrows()`보다 더 빠릅니다.

`apply()` 메서드를 사용할 때는, 함수를 빠르게 처리해주는 벡터화된 함수를 사용하는 것이 좋습니다. 판다스에서는 많은 벡터화된 함수를 제공하고 있으며, 직접 함수를 작성하여 사용할 수도 있습니다.

마지막으로, numpy의 벡터화된 연산을 사용하는 방법도 있습니다. 이를 활용하여 비교 연산, 산술 연산 등을 빠르게 처리할 수 있습니다.

데이터프레임을 반복할 때는 효율적인 방법을 사용하여 실행 속도를 향상시키는 것이 중요합니다. `iterrows()`나 `apply()` 메서드를 사용하면 속도를 빠르게 할 수 있습니다. 하지만 더 빠른 실행이 필요할 때는 numpy의 벡터화된 연산을 사용하는 것이 좋습니다.

이상으로, 판다스를 사용하여 데이터프레임을 반복하는 가장 효율적인 방법을 알아보았습니다. 적절한 방법을 선택하여 데이터를 빠르고 효율적으로 분석하는 것이 중요합니다.