先来添加列 data = [‘a’,’b’,’c’] df[‘字母’] = data import pandas as pd filename = '....,所以是encoding=‘gbk’ 由于我将文件放在了python的工程文件夹内,所以filename=’....再来添加行 df.loc[4]=[4,’d’] import pandas as pd filename = '....gbk') # data = ['a','b','c'] # df['字母'] = data df.loc[4]=[4,'d'] df.to_csv(filename,index=None) 以上就是本文的全部内容...,希望对大家的学习有所帮助。
向量化的好处 在Pandas中向量化提供了几个好处: 效率:操作针对性能进行了优化,并且比传统的基于循环的操作快得多,特别是在大型数据集上。...向量化提高代码的速度 向量化是一种强大的编程技术,可以加快代码的执行速度。这种方法利用底层优化的硬件指令和库,使计算更快、更高效。让我们以Python和NumPy为例,探索向量化如何加快代码的速度。...使用NumPy进行向量化操作 NumPy是一个流行的Python库,提供对向量化操作的支持。它利用了优化的C和Fortran库,使其在数值计算方面比纯Python循环快得多。...优化的低级指令:像NumPy这样的库使用优化的低级指令(例如,现代cpu上的SIMD指令)来对数组执行操作,充分利用硬件功能。这可以显著提高速度。...总结 Pandas和NumPy等库中的向量化是一种强大的技术,可以提高Python中数据操作任务的效率。可以以高度优化的方式对整个列或数据集合执行操作,从而生成更快、更简洁的代码。
这是一个非常基本的条件逻辑,我们需要为lead status创建一个新列。 我们使用Pandas的优化循环函数apply(),但它对我们来说太慢了。...现在的numpy.where(),只查看数组中的原始数据,而不必负责Pandas Series带来的内容,如index或其他属性。这个小的变化通常会在时间上产生巨大的差异。 各位!...你可以使用.map()在向量化方法中执行相同的操作。 3、日期 有时你可能需要做一些日期计算(确保你的列已经转换为datetime对象)。这是一个计算周数的函数。...向量化所需要的所有函数都是在同一行上比较的值,这可以使用pandas.shift()实现! 确保你的数据正确排序,否则你的结果就没有意义! 很慢!...为了解决这个问题,我们对Pandas中的一个series使用.shift()将前一行移到相同的级别。一旦它们被转移到相同的级别,我就可以使用np.select()执行相同的条件向量化方法了!
如下我们会介绍一些优化秘籍:里面包含了 代码层面的优化,以及可以无脑使用的性能优化扩展包。 1、NumExpr NumExpr 是一个对NumPy计算式进行的性能优化。...4.1 按行迭代优化 我们按行对dataframe进行迭代,一般我们会用iterrows这个函数。...使用eval表达式的一个经验是数据超过 10,000 行的情况下使用会有明显优化效果。...Swifter的优化方法检验计算是否可以矢量化或者并行化处理,以提高性能。如常见的apply就可以通过swifter并行处理。...或者ray(dask是类似pandas库的功能,可以实现并行读取运行),是个支持分布式运行的类pandas库,简单通过更改一行代码import modin.pandas as pd就可以优化 pandas
直接写了一本量化交易的书 为此,QIML与ChatGPT进行了深度测试,来看看它到底适不适合干量化!...关于量化研究 如何使用风险模型进行组合优化,ChatGPT提到了常用的组合优化模型,其中也包括风险平价模型,并主动给出了使用cvxpy进行优化求解的实例代码。...关于统计与机器学习 怎么使用Pandas进行滚动回归计算? 如何使用机器学习进行市场冲击的预测?...超参数优化的代码: 最后 以上所有的问题,ChatGPT都给予了QIML非常满意的答案。...ChatGPT虽然无法完成复杂的策略构建并直接生成稳健的量化策略,但可以极大的提高量化研究人员获取知识的效率。 在日常研究过程中,ChatGPT可以作为我们得力的助手!
直接写了一本量化交易的书为此,QIML与ChatGPT进行了深度测试,来看看它到底适不适合干量化!...关于量化研究如何使用风险模型进行组合优化,ChatGPT提到了常用的组合优化模型,其中也包括风险平价模型,并主动给出了使用cvxpy进行优化求解的实例代码。...关于统计与机器学习怎么使用Pandas进行滚动回归计算?如何使用机器学习进行市场冲击的预测?...使用Transformer进行股价短期预测的实例代码:如何对两个变量的因果关系进行统计检验,ChatGPT不但给出了多种统计检验的理论,还给出了相关代码:给出使用Optuna进行lightgbm超参数优化的代码...ChatGPT虽然无法完成复杂的策略构建并直接生成稳健的量化策略,但可以极大的提高量化研究人员获取知识的效率。在日常研究过程中,ChatGPT可以作为我们得力的助手!
Pandas是为一次性处理整个行或列的矢量化操作而设计的,循环遍历每个单元格、行或列并不是它的设计用途。所以,在使用Pandas时,你应该考虑高度可并行化的矩阵运算。...现在让我们建立一个标准线,用Python for循环来测量我们的速度。我们将通过循环遍历每一行来设置要在数据集上执行的计算,然后测量整个操作的速度。...我们编写了一个for循环,通过循环dataframe对每一行应用函数,然后测量循环的总时间。 在i7-8700k计算机上,循环运行5次平均需要0.01345秒。...最后 前面我们提到过,如果你正在使用一个为向量化操作设计的库,你应该总是在没有for循环的情况下寻找一种方法来进行任何计算。...类似地,以这种方式设计的许多库,包括Pandas,都将具有方便的内置函数,可以执行你正在寻找的精确计算,但速度更快。
接下来,一起看下优化的提速方案。 一、使用 iterrows循环 第一种可以通过pandas引入iterrows方法让效率更高。...如果这个计算只是大规模计算的一小部分,那么真的应该提速了。这也就是矢量化操作派上用场的地方。 三、矢量化操作:使用.isin选择数据 什么是矢量化操作?...那么这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子,它是在pandas中执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为pandas中的矢量化运算?...一个技巧是:根据你的条件,选择和分组DataFrame,然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下面代码中,我们将看到如何使用pandas的.isin()方法选择行,然后在矢量化操作中实现新特征的添加。...到目前为止,使用pandas处理的时间上基本快达到极限了!只需要花费不到一秒的时间即可处理完整的10年的小时数据集。 但是,最后一个其它选择,就是使用 NumPy,还可以更快!
lambda函数的末尾包含axis参数,用来告知Pandas将函数运用于行(axis = 1)或者列(axis = 0)。...此处我们主要处理一维数组之间的计算,那么矢量化方式可使用Pandas series 的矢量化方式和Numpy arrays的矢量化方式两种。...Pandas包括了非常丰富的矢量化函数库,我们可把整个series(列)作为参数传递,对整个链表进行计算。...,iterrows()针对Pandas的dataframe进行了优化,相比直接循环有显著提升。...由于矢量化是同时作用于整个序列的,可以节省更多的时间,相比使用标量操作更好,NumPy使用预编译的C代码在底层进行优化,同时也避免了Pandas series操作过程中的很多开销,例如索引、数据类型等等
中的滚动窗口rolling函数和扩展窗口expanding函数 在数据分析时,特别是在分析时间序列数据时,常会需要对一个序列进行固定长度窗口的滚动计算和分析,比如计算移动均线。...只要是需要根据一个时序得到一个新的时序,就往往需要进行窗口滚动。在pandas中,DataFrame和Seies都有一个针对滚动窗口的函数,叫做rolling()。...label为中心,向两边取,若为False,则表示以当前label为窗口的最右侧,向左侧取,默认为False,要注意的是,当为True时,如果窗口长度为奇数,则中心位置很好确定,就是最中间的位置,但是如果长度为偶数...window对象或rolling子类,可以通过调用该对象的mean(),sum(),std(),count()等函数计算返回窗口的值,还可以通过该对象的apply(func)函数,通过自定义函数计算窗口的特定的值...从以上可以看出,rolling的窗口可以向前取值,向两边取值,但是没有向后取值,实际上只需要把原序列倒序排列后再向前取值就可以实现向后取值。
的高效和向量化操作优点。..., 2015") date Timestamp('2015-07-04 00:00:00') date.strftime('%A') 'Saturday' 并且,我们可以将 NumPy 风格的向量化操作直接应用在同一个对象上...因为 Pandas 是在金融背景基础上发展而来的,因此它具有一些特别的金融数据相关工具。...滚动窗口 滚动窗口统计是第三种 Pandas 时间序列相关的普遍操作。...和 groupby 操作一样,aggregate()和apply()方法可以在滚动窗口上实现自定义的统计计算。
量化交易有一个非常重要的指标 AR,它是通过固定公式计算出的,用于反映市场买卖人气的技术指标 一般用在多支股票的对比,通过 AR 技术指标能获取相应股票的热门指数,辅助我们进行选择 本篇文章将结合滚动市盈率...URL 爬取滚动市盈率 需要注意的是,滚动市盈率是鼠标 Hover 在上面 icon 处才会显示,所以我们需要模拟鼠标移动到上面图标的位置 from selenium.webdriver.common.action_chains...try: pe_roll = float(pe_roll) except: pe_roll = 0.0 return pe_roll ... # 获取股票的滚动...对数据键值对进行重命名,并通过 PE 值对数据进行一次过滤 PS:这里过滤出滚动市盈率大于 0 且小于 30 的股票 import pandas as pd # 重命名 code = {"name"...如果你对量化交易有自己的想法,欢迎在评论区交流!
处理金融数据是量化分析的基础,当然方法都是通用的,换做其他数据也同样适用。本文回顾数据分析常用模块Pandas和NumPy,回顾DataFrame、array、matrix 基本操作。...主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工到数据存储的过程,能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据,为他们在数据获取方面极大地减轻工作量,使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。...pandas pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。...>>> dataset.shape (1320, 6) 滚动窗口计算 dataset.rolling(window=5).mean() # 求最后4行的均值 ?...布尔型,默认False,居右 win_type: 窗口的类型。截取窗的各种函数。字符串类型,默认为None。各种类型 on: 可选参数。对于dataframe而言,指定要计算滚动窗口的列。值为列名。
由于LLM的发展, 很多的数据集都是以DF的形式发布的,所以通过Pandas操作字符串的要求变得越来越高了,所以本文将对字符串操作方法进行基准测试,看看它们是如何影响pandas的性能的。...因为一旦Pandas在处理数据时超过一定限制,它们的行为就会很奇怪。 我们用Faker创建了一个100,000行的测试数据。 测试方法 安装: !...7 -n 1 -o data['newcol'] = process(data.job.to_numpy(), data.company.to_numpy()) 显式在numpy数组上使用numpy向量化...原生的字符串加法C = a+b 从1000行扩展到100,000行所需的时间; 可视化对比: 所有矢量化方法都非常快,而且pandas标准的str.add对numpy数组也进行了矢量化。...时间 可视化 从时间上看,长度超过10,000的DF时,向量化是正确执行的 下图是第三个函数,就是*100,这更能说明问题,向量化操作的基本上时间没有变化 总结 通过上面的测试,我们可以总结一下结果
Apply很好,因为它使在数据的所有行上使用函数变得很容易,你设置好一切,运行你的代码,然后… 等待…… 事实证明,处理大型数据集的每一行可能需要一段时间。...矢量化 对于这个用例,我们将把矢量化定义为使用Numpy来表示整个数组而不是它们的元素上的计算。...并行处理 几乎所有的计算机都有多个处理器。这意味着您可以很容易地通过利用它们来提高代码的速度。因为apply只是将一个函数应用到数据帧的每一行,所以并行化很简单。...来源https://github.com/jmcarpenter2/swifter Swifter的做法是 检查你的函数是否可以向量化,如果可以,就使用向量化计算。...如果无法进行矢量化,请检查使用Dask进行并行处理还是只使用vanilla pandas apply(仅使用单个核)最有意义。并行处理的开销会使小数据集的处理速度变慢。 这一切都很好地显示在上图中。
对于程序猿/媛而言,时间就是生命,这篇文章给大家总结了一些pandas常见的性能优化方法,希望能对你有所帮助!...一、数据读取的优化 读取数据是进行数据分析前的一个必经环节,pandas中也内置了许多数据读取的函数,最常见的就是用pd.read_csv()函数从csv文件读取数据,那不同格式的文件读取起来有什么区别呢...这里采用的数据共59万行,分别保存为xlsx、csv、hdf以及pkl格式,每种格式进行10次读取测试,得到下面的结果。...三、对数据进行逐行操作时的优化 假设我们现在有这样一个电力消耗数据集,以及对应时段的电费价格,如下图所示: 数据集记录着每小时的电力消耗,如第一行代表2001年1月13日零点消耗了0.586kwh的电...f_with_numba(df.energy_kwh.to_numpy()) 从测试结果来看,再次凸显出向量化处理的优势,同时numba对原本速度已经很快的向量化处理也能提高一倍多的效率。
对于程序猿/媛而言,时间就是生命,这篇文章给大家总结了一些pandas常见的性能优化方法,希望能对你有所帮助!...一、数据读取的优化 读取数据是进行数据分析前的一个必经环节,pandas中也内置了许多数据读取的函数,最常见的就是用pd.read_csv()函数从csv文件读取数据,那不同格式的文件读取起来有什么区别呢...这里采用的数据共59万行,分别保存为xlsx、csv、hdf以及pkl格式,每种格式进行10次读取测试,得到下面的结果。 ?...可以看到,采用 isin() 筛选出对应数据后分开计算的速度是简单循环的近606倍,这并不是说 isin() 有多厉害,方法三速度快是因为它采用了向量化的数据处理方式(这里的isin() 是其中一种方式...从测试结果来看,再次凸显出向量化处理的优势,同时numba对原本速度已经很快的向量化处理也能提高一倍多的效率。更多numba的使用方法请参考numba的使用文档。
时间的类型化数组:NumPy 的datetime64 Python 的日期时间格式的缺陷,启发了 NumPy 团队,向 NumPy 添加一组原生时间序列数据类型。...,这类操作可以比我们直接使用 Python 的datetime对象快得多,特别是当数组变大时(我们在“NumPy 数组的计算:通用函数”中介绍了这种类型的向量化)。...底部面板显示填补空白的两种策略之间的差异:向前填充和向后填充。 时间平移 另一种常见的时间序列特定的操作是按时间平移数据。Pandas 有两个密切相关的计算方法:shift()和tshift()。...滚动窗口 滚动统计量是 Pandas 实现的第三种时间序列特定的操作。...= data.plot(style=['-', '--', ':']) ax.lines[0].set_alpha(0.3) 与分组操作一样,aggregate()和apply()方法可用于自定义滚动计算
但是当我们处理大量迭代(数百万/十亿行)时,使用循环是一种犯罪。您可能会被困几个小时,后来才意识到它行不通。这就是在 python 中实现矢量化变得非常关键的地方。 什么是矢量化?...矢量化是在数据集上实现 (NumPy) 数组操作的技术。在后台,它将操作一次性应用于数组或系列的所有元素(不同于一次操作一行的“for”循环)。 接下来我们使用一些用例来演示什么是矢量化。...在下面的示例中,我们可以看到对于此类用例,用矢量化替换循环是多么容易。 DataFrame 是行和列形式的表格数据。...我们创建一个具有 500 万行和 4 列的 pandas DataFrame,其中填充了 0 到 50 之间的随机值。...例如,计算以下多元线性回归方程中数百万行的 y 值: 我们可以用矢量化代替循环。
处理金融数据是量化分析的基础,当然方法都是通用的,换做其他数据也同样适用。本文回顾数据分析常用模块Pandas和NumPy,回顾DataFrame、array、matrix 基本操作。...主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工到数据存储的过程,能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据,为他们在数据获取方面极大地减轻工作量,使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。...pandas pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。...布尔型,默认False,居右 win_type: 窗口的类型。截取窗的各种函数。字符串类型,默认为None。各种类型 on: 可选参数。对于dataframe而言,指定要计算滚动窗口的列。值为列名。...由 m × n 个数aij排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵,简称m × n矩阵。矩阵运算在科学计算中非常重要,而矩阵的基本运算包括矩阵的加法,减法,数乘,转置,共轭和共轭转置 。
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