가장 효율적인 방법으로 판다스로 데이터프레임을 순환하는 방법은 무엇인가요?

나는 데이터 프레임에서 금융 데이터에 대해 복잡한 연산을 순차적으로 수행하고 싶습니다.

예를 들어 다음과 같은 MSFT CSV 파일을 사용하고 있습니다. Yahoo Finance에서 가져온 것입니다:

날짜,시가,고가,저가,종가,거래량,수정 종가
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
....

그런 다음 다음을 수행합니다:

#!/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
    #이제 날짜, 등을 기반으로 시가/종가를 분석합니다..
    
판다의 최신 버전은 이제 행을 반복하는 데 사용할 수 있는 내장 함수를 포함하고 있습니다.
for index, row in df.iterrows():
    # 여기에 일부 논리 수행

또는 더 빠르게 하려면 itertuples()를 사용하세요.
하지만 행 반복을 피하기 위해 numpy 함수를 사용하는 unutbu의 제안이 가장 빠른 코드를 생성합니다.
답변 2
데이터프레임을 순환하는 가장 효율적인 방법은 무엇일까요? 파이썬의 판다스 라이브러리를 사용하여 데이터프레임을 다루는 경우, 일반적으로 반복문을 사용하여 각 행이나 열에 접근합니다. 그러나 반복문을 사용하는 것은 데이터 양이 커질수록 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이에따라 판다스는 반복문보다 효율적인 방법을 제공하고 있습니다.
1. iterrows() 메서드 사용:
iterrows() 메서드는 데이터프레임의 각 행을 순차적으로 반환하는 제너레이터(generator) 함수입니다. 이 메서드를 사용하면 반복문을 사용하여 순차적으로 행에 접근할 수 있습니다. 그러나 iterrows() 메서드는 행 단위로 작동하기 때문에 큰 데이터프레임에서는 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 따라서 데이터프레임이 작은 경우에만 사용하는 것이 좋습니다.
2. apply() 메서드 사용:
apply() 메서드는 데이터프레임의 각 열에 대해 특정 함수를 적용하는 방법입니다. 이는 반복문 없이도 열 단위로 작업을 수행할 수 있게 해줍니다. 예를 들어 특정 함수를 사용하여 각 열의 합계를 구하거나, 자체 함수를 정의하여 특정 조건에 맞는 행을 필터링할 수 있습니다. apply() 메서드는 벡터화된 연산을 사용하기 때문에 일반적으로 매우 효율적입니다.
3. 벡터화(벡터화된 연산) 사용:
판다스는 벡터화된 연산을 사용하여 데이터프레임의 모든 요소에 대해 한 번에 작업하는 기능을 제공합니다. 예를 들어, 데이터프레임의 각 요소에 대해 조건을 확인하고 필터링하는 경우, 벡터화된 연산을 사용하여 한 번에 작업할 수 있습니다. 이렇게 벡터화된 연산을 사용하면 반복문을 사용하는 것보다 훨씬 빠르고 효율적으로 데이터프레임을 처리할 수 있습니다.
4. 이터레이터 사용:
판다스는 이터레이터(iterator)를 사용하여 데이터프레임을 조각조각 나누어 처리하는 기능을 제공합니다. 이렇게 데이터프레임을 작은 블록으로 나누어 처리하면 메모리 사용량을 줄일 수 있고, 반복문을 사용하는 것보다 처리 속도도 향상됩니다.
결론적으로, 판다스를 사용하여 데이터프레임을 순환하는 가장 효율적인 방법은 벡터화된 연산과 apply() 메서드를 활용하는 것입니다. 이를 통해 반복문을 사용하지 않고도 데이터프레임을 빠르고 효율적으로 처리할 수 있습니다. 또한 데이터 양에 따라 이터레이터를 사용하거나 iterrows() 메서드를 활용할 수도 있습니다. 이러한 방법들을 적절히 활용하여 데이터프레임을 순환할 때 최적의 성능을 얻을 수 있습니다.