如何在python中对昂贵的for循环进行矢量化

Question

我有一个 pandas 列，我已经用这些列进行了初始化，该列代表太阳能电池板的健康状况。

我需要线性衰减这个值，除非面板将被替换的时间已经发生，这里的值重置为 1（因此我初始化为 1）。 我正在做的是遍历列，然后用前一个值的值减去一个常数来更新当前值。

这个操作非常昂贵（我有超过 200,000 个样本）。 我希望有人可以通过矢量化解决方案帮助我，我可以避免这种 for 循环。 这是我的代码：

def set_degredation_factors_pv(df):
  for i in df.index:
    if i != replacement_duration_PV_year * hour_per_year and i != 0:
      df.loc[i, 'degradation_factor_PV_power_frac'] = df.loc[i-1, 'degradation_factor_PV_power_frac'] - degradation_rate_PV_power_perc_per_hour/100
  return df

Answer 1

我想这可以工作：

# Replace condition
mask = (df.index != replacement_duration_PV_year * hour_per_year) & (df.index != 0)

# shift() is the previous row
df.loc[mask, 'degradation_factor_PV_power_frac'] = (
    df['degradation_factor_PV_power_frac'].shift()
    - degradation_rate_PV_power_perc_per_hour / 100
).loc[mask]