用Python模拟在线决策
用Python模拟在线决策
提问于 2018-01-03 15:31:48
编辑：
我正在尝试模拟在线决策过程。在每次迭代中，我希望从已知的数据帧中读取新的行，并根据它做出决定。另外，我想保存我使用的数据帧的最后n行。不幸的是，即使是遍历各行也非常慢。
我怎样才能做得更好呢？
import pandas as pd
import numpy as np
import time
t0 = time.time()
s1 = np.random.randn(2000000)
s2 = np.random.randn(2000000)
time_series = pd.DataFrame({'s1': s1, 's2': s2})
n = time_series.shape[0]
for t in range(1, n - 1):
curr_data = time_series.iloc[t]
print time.time() - t0旧版本：
我有一个循环，在每次迭代中，我需要删除数据帧的第一行，并将另一行追加到末尾。使用最快的方法是什么？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2018-01-03 15:42:18
如果确实需要，可以使用：
for i in range(3):
#remove first row
df = df.iloc[1:]
#e.g. append second row
row = df.iloc[1]
#append new row
df.loc[len(df.index)] = row但如果选择this post，这是最糟糕的解决方案：
6)更新空帧(例如，使用loc at-at-time的)
所以我猜这里应该有更好/更快的解决方案。第一步是尽可能避免循环。
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/48073021
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