参见英文答案 > How to iterate over rows in a DataFrame in Pandas? 17个
我希望以顺序方式对数据框中的财务数据执行我自己的复杂操作.
例如,我使用的是从Yahoo Finance获取的以下MSFT CSV文件:
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
....
然后我做以下事情:
#!/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..
这是最有效的方式吗?鉴于对熊猫速度的关注,我认为必须有一些特殊的函数来迭代遍历值,同时也检索索引(可能通过生成器来节省内存)?遗憾的是,df.iteritems只能逐列迭代.
解决方法:
for index, row in df.iterrows():
# do some logic here
或者,如果你想更快地使用itertuples()