如果没有逐行迭代数据帧，这需要很长时间，我如何检查许多行是否都满足条件？

Question

我想做以下事情，但显然我意识到这种迭代方法对于大型 DataFrames 非常慢，还有什么其他解决方案可以解决这个问题？：

for i in range(len(df)):
    for n in range(1001):
        if df["Close"][(i+n)] > df["MA"][i+n]:
            df["Strategy 1"][i] = "Buy"

我希望上面的代码做的是：

将n 从 0 到 1,000 代入第 3 行，其中i 为 0 ，然后如果第 3 行中的条件对于 0 到 1,000 范围内的每个 n 都成立，那么它将继续执行第 4 行中的操作。

在此之后，它将把i取为 1 ，然后将n 从 0 到 1,000放入第 3 行，如果该条件适用于该范围内的所有 n，则它将执行第 4 行。

在此之后，它将取i 为 2 ，然后将n 从 0 到 1,000放入第 3 行，如果该条件适用于该范围内的所有 n，则它将执行第 4 行。

在此之后，它将取3 中的 i，然后将n 从 0 到 1,000放入第 3 行，如果该条件适用于该范围内的所有 n，则它将执行第 4 行。

......

在此之后，它将使用len(df) 的 i ，然后将n 从 0 到 1,000放入第 3 行，如果该条件适用于该范围内的所有 n，则它将执行第 4 行。

不管上面提供的代码是否符合我的预期，对于非常大的多 GB 数据帧，是否有更快的方法来计算它？

Answer 1

使用 .apply 函数会更快。 对于一般示例...

import pandas as pd

# only required to create the test dataframe in this example
import numpy as np

# create a dataframe for testing using the numpy import above
df = pd.DataFrame(np.random.randint(100,size=(10, )),columns=['A'])

# create a new column based on column 'A' but moving the column 'across and up'
df['NextRow'] = df['A'].shift(-1)

# create a function to do something, anything, and return that thing
def doMyThingINeedToDo(num, numNext):
#     'num' is going to be the value of whatever is in column 'A' per row 
#     as the .apply function runs below and 'numNext' is plus one.
    if num >= 50 and numNext >= 75:
        return 'Yes'
    else:
        return '...No...'

# create a new column called 'NewColumnName' based on the existing column 'A' and apply the
# function above, whatever it does, to the frame per row.
df['NewColumnName'] = df.apply(lambda row : doMyThingINeedToDo(row['A'], row['NextRow']), axis = 1)

# output the frame and notice the new column
print(df)

输出：

    A  NextRow NewColumnName
0  67     84.0           Yes
1  84     33.0      ...No...
2  33     59.0      ...No...
3  59     85.0           Yes
4  85     39.0      ...No...
5  39     81.0      ...No...
6  81     76.0           Yes
7  76     83.0           Yes
8  83     60.0      ...No...
9  60      NaN      ...No...

主要的一点是，您可以将每行具体要做的事情分开，并将其包含在一个函数中（可以根据需要进行调整和更新），并在需要时为帧上的所有行调用该函数。

Answer 2

您可以仅使用接近的数据来完成您正在尝试的操作。 通过矢量化动态计算 MA 和 1000 条件。 也许试试这个：

import numpy as np

ma_window = 1000 
n = 1000 

df['Strategy 1'] = \
    np.where( \
        (df['close'] > df['close'].rolling(window=ma_window).mean()).rolling(window=n).mean() == 1, \
             'buy','')
         

试试这个，看看它是否适合你。

Answer 3

首先，让我说明我如何理解你的规则。 我可以告诉您，只有在连续 1000 次MA大于该时间之前的Close价的情况下，您才会尝试在 df 的“策略 1”列中获得“买入”值。 我认为您可以通过在比较中使用滚动总和来完成：

import pandas as pd
import numpy as np

# build some repeatable sample data
np.random.seed(1)
df = pd.DataFrame({'close': np.cumsum(np.random.randn(10000))})
df['MA'] = df['close'].rolling(1000).mean()

# Apply strategy
npoints = 1000

df['Strategy 1'] = float('nan')
buypoints = (df['MA'] > df['close']).rolling(npoints).sum() == npoints
df.loc[buypoints, "Strategy 1"] = "Buy"

# just for visualisation show where the Buys would be
df['Buypoints'] = buypoints*10
df.plot()

这是这样的（使用相同的种子，它在您的机器上也应该看起来相同）

Answer 4

迭代是 Pandas 的最后手段。

您正在寻找的解决方案来自 numpy：

import numpy as np
df["Strategy 1"] = np.where(df["Close"] > df["MA"], "Buy", df["Strategy 1"])