用熊猫循环遍历数据帧的最有效方法是什么？

最新版本的 pandas 现在包括一个用于迭代行的内置函数。

for index, row in df.iterrows():

    # do some logic here

或者，如果您希望它更快，请使用 itertuples()

但是，unutbu 建议使用 numpy 函数来避免迭代行将产生最快的代码。

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Pandas 基于 NumPy 数组。使用 NumPy 数组加快速度的关键是一次对整个数组执行操作，而不是逐行或逐项。

例如，如果 close 是一维数组，并且您想要每天的百分比变化，

pct_change = close[1:]/close[:-1]

这会将整个百分比变化数组计算为一个语句，而不是

pct_change = []
for row in close:
    pct_change.append(...)

因此，请尝试完全避免 Python 循环 for i, row in enumerate(...)，并考虑如何通过对整个数组（或数据帧）作为一个整体而不是逐行的操作来执行计算。

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就像之前提到的，pandas 对象在一次处理整个数组时效率最高。然而，对于像我这样真正需要循环遍历 pandas DataFrame 来执行某些操作的人，我发现至少有三种方法可以做到这一点。我做了一个简短的测试，看看这三个中哪一个最耗时。

t = pd.DataFrame({'a': range(0, 10000), 'b': range(10000, 20000)})
B = []
C = []
A = time.time()
for i,r in t.iterrows():
    C.append((r['a'], r['b']))
B.append(time.time()-A)

C = []
A = time.time()
for ir in t.itertuples():
    C.append((ir[1], ir[2]))    
B.append(time.time()-A)

C = []
A = time.time()
for r in zip(t['a'], t['b']):
    C.append((r[0], r[1]))
B.append(time.time()-A)

print B

结果：

[0.5639059543609619, 0.017839908599853516, 0.005645036697387695]

这可能不是衡量时间消耗的最佳方法，但对我来说很快。

以下是一些优点和缺点恕我直言：

.iterrows()：在单独的变量中返回索引和行项，但速度明显较慢

.itertuples(): 比 .iterrows() 快，但返回 index 和 row items，ir[0] 是 index

zip：最快，但无法访问行的索引

编辑 2020/11/10

值得一提的是，这里有一些其他替代品的更新基准（MacBookPro 2,4 GHz Intel Core i9 8 核 32 Go 2667 MHz DDR4）

import sys
import tqdm
import time
import pandas as pd

B = []
t = pd.DataFrame({'a': range(0, 10000), 'b': range(10000, 20000)})
for _ in tqdm.tqdm(range(10)):
    C = []
    A = time.time()
    for i,r in t.iterrows():
        C.append((r['a'], r['b']))
    B.append({"method": "iterrows", "time": time.time()-A})

    C = []
    A = time.time()
    for ir in t.itertuples():
        C.append((ir[1], ir[2]))
    B.append({"method": "itertuples", "time": time.time()-A})

    C = []
    A = time.time()
    for r in zip(t['a'], t['b']):
        C.append((r[0], r[1]))
    B.append({"method": "zip", "time": time.time()-A})

    C = []
    A = time.time()
    for r in zip(*t.to_dict("list").values()):
        C.append((r[0], r[1]))
    B.append({"method": "zip + to_dict('list')", "time": time.time()-A})

    C = []
    A = time.time()
    for r in t.to_dict("records"):
        C.append((r["a"], r["b"]))
    B.append({"method": "to_dict('records')", "time": time.time()-A})

    A = time.time()
    t.agg(tuple, axis=1).tolist()
    B.append({"method": "agg", "time": time.time()-A})

    A = time.time()
    t.apply(tuple, axis=1).tolist()
    B.append({"method": "apply", "time": time.time()-A})

print(f'Python {sys.version} on {sys.platform}')
print(f"Pandas version {pd.__version__}")
print(
    pd.DataFrame(B).groupby("method").agg(["mean", "std"]).xs("time", axis=1).sort_values("mean")
)

## Output

Python 3.7.9 (default, Oct 13 2020, 10:58:24) 
[Clang 12.0.0 (clang-1200.0.32.2)] on darwin
Pandas version 1.1.4
                           mean       std
method                                   
zip + to_dict('list')  0.002353  0.000168
zip                    0.003381  0.000250
itertuples             0.007659  0.000728
to_dict('records')     0.025838  0.001458
agg                    0.066391  0.007044
apply                  0.067753  0.006997
iterrows               0.647215  0.019600

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您可以通过转置然后调用 ititems 来循环遍历行：

for date, row in df.T.iteritems():
   # do some logic here

在那种情况下，我不确定效率。为了在迭代算法中获得最佳性能，您可能想探索在 Cython 中编写它，因此您可以执行以下操作：

def my_algo(ndarray[object] dates, ndarray[float64_t] open,
            ndarray[float64_t] low, ndarray[float64_t] high,
            ndarray[float64_t] close, ndarray[float64_t] volume):
    cdef:
        Py_ssize_t i, n
        float64_t foo
    n = len(dates)

    for i from 0 <= i < n:
        foo = close[i] - open[i] # will be extremely fast

我建议先用纯 Python 编写算法，确保它可以工作，看看它有多快——如果它不够快，可以像这样用最少的工作将东西转换为 Cython，以获得与手动编码 C 一样快的东西/C++。

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你有三个选择：

通过 index（最简单）：

>>> for index in df.index:
...     print ("df[" + str(index) + "]['B']=" + str(df['B'][index]))

使用 iterrows（最常用）：

>>> for index, row in df.iterrows():
...     print ("df[" + str(index) + "]['B']=" + str(row['B']))

使用 itertuples（最快）：

>>> for row in df.itertuples():
...     print ("df[" + str(row.Index) + "]['B']=" + str(row.B))

三个选项显示如下：

df[0]['B']=125
df[1]['B']=415
df[2]['B']=23
df[3]['B']=456
df[4]['B']=189
df[5]['B']=456
df[6]['B']=12

来源：alphons.io

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我在注意到 Nick Crawford's 答案后检查了 iterrows，但发现它产生 (index, Series) 元组。不确定哪个最适合您，但我最终使用 itertuples 方法来解决我的问题，它产生 (index, row_value1...) 元组。

还有 iterkv，它遍历 (column, series) 元组。

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作为一个小补充，如果您有一个应用于单个列的复杂函数，您也可以执行应用：

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/generated/pandas.DataFrame.apply.html

df[b] = df[a].apply(lambda col: do stuff with col here)

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正如 @joris 所指出的，iterrows 比 itertuples 慢得多，而 itertuples 比 iterrows 快大约 100 倍，我在具有 500 万条记录的 DataFrame 中测试了这两种方法的速度，结果是iterrows为1200it/s，itertuples为120000it/s。

如果使用itertuples，注意for循环中的每个元素都是一个namedtuple，所以要获取每一列的值，可以参考下面的示例代码

>>> df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [0.1, 0.2]},
                      index=['a', 'b'])
>>> df
   col1  col2
a     1   0.1
b     2   0.2
>>> for row in df.itertuples():
...     print(row.col1, row.col2)
...
1, 0.1
2, 0.2

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当然，迭代数据帧的最快方法是通过 df.values（如您所做的那样）或单独访问每个列 df.column_name.values 访问底层 numpy ndarray。由于您也想访问索引，因此您可以使用 df.index.values。

index = df.index.values
column_of_interest1 = df.column_name1.values
...
column_of_interestk = df.column_namek.values

for i in range(df.shape[0]):
   index_value = index[i]
   ...
   column_value_k = column_of_interest_k[i]

不是蟒蛇？当然。但是快。

如果您想从循环中挤出更多的汁液，您需要查看 cython。 Cython 会让你获得巨大的加速（想想 10 倍到 100 倍）。为获得最佳性能检查 memory views for cython。

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如果行的子集共享允许您这样做的特征，另一个建议是将 groupby 与矢量化计算结合起来。

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看最后一个

t = pd.DataFrame({'a': range(0, 10000), 'b': range(10000, 20000)})
B = []
C = []
A = time.time()
for i,r in t.iterrows():
    C.append((r['a'], r['b']))
B.append(round(time.time()-A,5))

C = []
A = time.time()
for ir in t.itertuples():
    C.append((ir[1], ir[2]))    
B.append(round(time.time()-A,5))

C = []
A = time.time()
for r in zip(t['a'], t['b']):
    C.append((r[0], r[1]))
B.append(round(time.time()-A,5))

C = []
A = time.time()
for r in range(len(t)):
    C.append((t.loc[r, 'a'], t.loc[r, 'b']))
B.append(round(time.time()-A,5))

C = []
A = time.time()
[C.append((x,y)) for x,y in zip(t['a'], t['b'])]
B.append(round(time.time()-A,5))
B

0.46424
0.00505
0.00245
0.09879
0.00209

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我相信循环遍历 DataFrame 最简单有效的方法是使用 numpy 和 numba。在这种情况下，在许多情况下，循环可以与矢量化操作一样快。如果 numba 不是一个选项，则普通 numpy 可能是下一个最佳选择。正如多次指出的那样，您的默认值应该是矢量化，但是这个答案仅考虑有效循环，无论出于何种原因决定循环。

对于测试用例，让我们使用@DSM 的计算百分比变化答案中的示例。这是一个非常简单的情况，实际上您不会编写循环来计算它，但因此它为时序矢量化方法与循环提供了合理的基线。

让我们用一个小的 DataFrame 设置这 4 种方法，我们将在下面的一个更大的数据集上对它们进行计时。

import pandas as pd
import numpy as np
import numba as nb

df = pd.DataFrame( { 'close':[100,105,95,105] } )

pandas_vectorized = df.close.pct_change()[1:]

x = df.close.to_numpy()
numpy_vectorized = ( x[1:] - x[:-1] ) / x[:-1]
        
def test_numpy(x):
    pct_chng = np.zeros(len(x))
    for i in range(1,len(x)):
        pct_chng[i] = ( x[i] - x[i-1] ) / x[i-1]
    return pct_chng

numpy_loop = test_numpy(df.close.to_numpy())[1:]

@nb.jit(nopython=True)
def test_numba(x):
    pct_chng = np.zeros(len(x))
    for i in range(1,len(x)):
        pct_chng[i] = ( x[i] - x[i-1] ) / x[i-1]
    return pct_chng
    
numba_loop = test_numba(df.close.to_numpy())[1:]

以下是具有 100,000 行的 DataFrame 上的时序（使用 Jupyter 的 %timeit 函数执行的时序，为了便于阅读，折叠到汇总表中）：

pandas/vectorized   1,130 micro-seconds
numpy/vectorized      382 micro-seconds
numpy/looped       72,800 micro-seconds
numba/looped          455 micro-seconds

摘要：对于像这样的简单情况，您将使用（矢量化）pandas 以提高简单性和可读性，并使用（矢量化）numpy 以提高速度。如果您真的需要使用循环，请在 numpy.如果 numba 可用，请将其与 numpy 结合使用以提高速度。在这种情况下，numpy + numba 几乎与矢量化 numpy 代码一样快。

其他详情：

未显示各种选项，例如 iterrows、itertuples 等，它们的速度要慢几个数量级，并且真的不应该使用。

这里的时间是相当典型的：numpy 比 pandas 快，vectorized 比循环快，但是将 numba 添加到 numpy 通常会显着加快 numpy。

除了 pandas 选项之外的所有内容都需要将 DataFrame 列转换为 numpy 数组。该转换包含在计时中。

定义/编译 numpy/numba 函数的时间不包括在计时中，但对于任何大型数据帧，通常是计时的一个可忽略不计的组成部分。

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