python - 如何使此for循环更快？

我知道，与其他语言相比，python循环本身相对较慢，但是当使用正确的函数时，它们会变得更快。
我有一个称为“声学”的熊猫数据框，其中包含超过一千万行：

print(acoustics)
                        timestamp            c0  rowIndex
0        2016-01-01T00:00:12.000Z  13931.500000   8158791
1        2016-01-01T00:00:30.000Z  14084.099609   8158792
2        2016-01-01T00:00:48.000Z  13603.400391   8158793
3        2016-01-01T00:01:06.000Z  13977.299805   8158794
4        2016-01-01T00:01:24.000Z  13611.000000   8158795
5        2016-01-01T00:02:18.000Z  13695.000000   8158796
6        2016-01-01T00:02:36.000Z  13809.400391   8158797
7        2016-01-01T00:02:54.000Z  13756.000000   8158798

还有我写的代码：

acoustics = pd.read_csv("AccousticSandDetector.csv", skiprows=[1])
weights = [1/9, 1/18, 1/27, 1/36, 1/54]
sumWeights = np.sum(weights)
deltaAc = []
for i in range(5, len(acoustics)):
    time = acoustics.iloc[i]['timestamp']
    sum = 0
    for c in range(5):
        sum += (weights[c]/sumWeights)*(acoustics.iloc[i]['c0']-acoustics.iloc[i-c]['c0'])
    print("Row " + str(i) + " of " + str(len(acoustics)) + " is iterated")
    deltaAc.append([time, sum])

deltaAc = pd.DataFrame(deltaAc)

这需要花费大量时间，如何才能使其更快？

最佳答案

您可以使用diff中的pandas并为数组中的每一行创建所有差异，然后在轴1上乘以weigths并最终乘以sum，例如：

deltaAc = pd.DataFrame({'timestamp': acoustics.loc[5:, 'timestamp'],
                       'summation': (np.array([acoustics.c0.diff(i) for i in range(5) ]).T[5:]
                                               *np.array(weights)).sum(1)/sumWeights})

而且您得到的值与我的代码得到的值相同：

print (deltaAc)
                  timestamp  summation
5  2016-01-01T00:02:18.000Z -41.799986
6  2016-01-01T00:02:36.000Z  51.418728
7  2016-01-01T00:02:54.000Z  -3.111184

关于python - 如何使此for循环更快？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/54986640/