大数据集上的循环次优

所以我有一个DataFrame与几千行包含人工外汇交易数据。前十行是这样的：大数据集上的循环次优

我想遍历这个集合，并为每一行，计算CommonCurrency在这种情况下将是美元。因此，对于每一行，我走在CurrencyPair，DeskRate和OrderQty列和计算CommonCurrency：

for i in range(len(order_data)): 
    if (order_data['CurrencyPair'][i] == 'GBP/USD'): 
     order_data['CommonCurrency'][i] = order_data['DeskRate'][i] * 
     order_data['OrderQty'][i] 
    elif (order_data['CurrencyPair'][i] == 'AUD/USD'): 
     order_data['CommonCurrency'][i] = order_data['DeskRate'][i] * 
     order_data['OrderQty'][i] 
    elif (order_data['CurrencyPair'][i] == 'EUR/USD'): 
     order_data['CommonCurrency'][i] = order_data['DeskRate'][i] * 
     order_data['OrderQty'][i] 
    elif (order_data['CurrencyPair'][i] == 'USD/CHF'): 
     order_data['CommonCurrency'][i] = order_data['DeskRate'][i]/
     order_data['OrderQty'][i] 
    elif (order_data['CurrencyPair'][i] == 'EUR/GBP'): 
     order_data['CommonCurrency'][i] = #different calculation

这似乎并不喜欢做的正确的方式，特别是没有如果有大量不同的货币对。我遇到的另一个问题是，当我到达EUR/GBP时，因为现在我必须同时获得DeskRate和EUR/USD，我看不出如何使用此方法。

任何提示？

来源

2017-10-18 Khaine775

熊猫的一个有趣功能是indexing的概念。有这样做，但使用loc的更Python的方式，你可以使用系列（列）将值分配给数据框的一部分：

order_data.loc[order_data['CurrencyPair'].isin(('GBP/USD', 'AUD/USD', 'EUR/USD')), 'CurrencyPair'] = order_data['DeskRate'] * order_data['OrderQty'] 
order_data.loc[order_data['CurrencyPair'] == 'USD/CHF', 'CurrencyPair'] = order_data['DeskRate']/order_data['OrderQty'] 
order_data.loc[order_data['CurrencyPair'] == 'EUR/GBP', 'CurrencyPair'] = some_func(order_data['DeskRate'], order_data['OrderQty'])

从而避免任何for循环

来源

2017-10-18 17:04:33

大数据集上的循环次优

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