如何在Python中對Pandas DataFrame進行循環矢量化？

Question

我需要通過矢量化使此代碼快速運行

final1 = pd.DataFrame()
for index, row in demo1.iterrows():
    a = np.random.choice([0, 1], size=1000, p=[1 - row['prob'], row['prob']])
    b = a * row['syb'] * (1 + row['percentage_change_syb'] / 100)
    final1 = final1.append(pd.DataFrame(b).T)

Answer 1

由於您沒有提供要使用的數據，因此未選中以下代碼，但應該可以使用：

def computation(prob, syb, percentage_change_syb):
    a = np.random.choice([0, 1], size=1000, p=[1 - prob, prob])
    b = a * syb * (1 + percentage_change_syb / 100)
    return b.T

final1 = computation(demo1['prob'].values, demo1['syb'].values, demo1['percentage_change_syb'].values)

有關選擇在NumPy數組上進行操作的更多信息，我建議本文 。