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

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

例如，如果close是一个一维数组，你想要逐日变化的百分比，

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

这将计算整个百分比变化数组作为一个语句，而不是

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

所以尽量避免Python循环i, row in enumerate(…)，和 考虑如何在整个数组(或数据帧)上执行运算，而不是逐行。

正如@joris指出的那样，iterrows比itertuples慢得多，itertuples比iterrows快大约100倍，我在一个有500万条记录的DataFrame中测试了这两种方法的速度，结果是iterrows的速度为1200it/s，而itertuples的速度为120000it/s。

如果使用itertuple，请注意for循环中的每个元素都是namedtuple，因此要获得每个列中的值，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

你有三个选择:

按索引(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))

有三个选项显示如下内容:

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

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

你可以通过换位然后调用iteritems来遍历这些行:

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

我对这种情况下的效率没有把握。为了在迭代算法中获得尽可能好的性能，您可能想要探索用Cython编写它，因此您可以这样做:

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，确保它能工作，然后看看它有多快——如果不够快，就用最小的工作量把东西转换成这样的Cython，以得到与手工编写的C/ c++差不多快的东西。