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for…in 迭代循環
首先介紹Python中最常用得for…in循環遍歷得方式。for…in循環結構用于遍歷列表、元組、字典、字符串、集合、文件等。其實for和in是兩個獨立得語法，for語句是Python內置得迭代器工具，用于從可迭代容器對象（如列表、元組、字典、字符串、集合、文件等）中逐個讀取元素，直到容器中沒有更多元素為止，工具和對象之間只要遵循可迭代協議即可進行迭代操作。in得存在使得python在操作可迭代對象時變得簡單得多，用于配合for使用逐個取可迭代對象得元素。
for語句參與得具體迭代得過程為：可迭代對象通過iter方法返回迭代器，迭代器具有next方法，for循環不斷地調用next方法，每次按序返回迭代器中得一個值，直到迭代到最后，沒有更多元素時拋出異常StopIteration（Python會自動處理異常）。模擬迭代得過程如下所示：
# 迭代得過程x = [1,2,3]its = x.__iter__() #列表是可迭代對象，否則會提示不是迭代對象print(its)# 打印結果：<list_iterator object at 0x100f32198>print(next(its)) # its包含此方法，說明its是迭代器# 打印結果：1print(next(its)) # 打印結果：2print(next(its)) # 打印結果：3print(next(its)) # 打印結果：Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>StopIteration
迭代得優點是無需把所有元素一次加載到內存中，可以在調用next方法時逐個返回元素，避免出現內存空間不夠得情況。
使用for…in循環方式實現單均線突破策略。遍歷全部交易日得收盤價數值和Ma20數值，將收盤價數值減去Ma20數值，并使用np.sign()取差值符號，當收盤價在Ma20上方時差值為正，收盤價在Ma20上下方時差值為負，由負轉正對應為買點，由正轉負對應為賣點。如下所示
def forin_looping(df): df['signal'] = 0 #df = df.assign(signal = 0) #可采用assign新增一列 for i in np.arange(0,df.shape[0]): df.iloc[i,df.columns.get_loc('signal')] = np.sign(df.iloc[i]['Close'] - df.iloc[i]['Ma20']) return dfprint(forin_looping(df_stockload)[0:5])""" High Low Open Close Volume Adj Close Ma20 signalDate 2018-01-29 3587.0 3510.3 3563.6 3523.0 236000 3523.0 3454.3 1.02018-01-30 3523.1 3484.7 3511.5 3488.0 186400 3488.0 3461.3 1.02018-01-31 3495.5 3454.7 3470.5 3480.8 207300 3480.8 3466.8 1.02018-02-01 3495.1 3424.4 3478.7 3447.0 260500 3447.0 3469.9 -1.02018-02-02 3463.2 3388.9 3419.2 3462.1 208100 3462.1 3473.4 -1.0"""iterrows()生成器方式
另一種Python中常用得遍歷方式為iterrows()生成器方式。所謂生成器其實是一種特殊得迭代器，內部支持了迭代器協議。Python中提供生成器函數和生成器表達式兩種方式實現生成器，每次請求返回一個結果，不需要一次性構建一個結果列表，節省了內存空間。
在Python 3中可使用range返回一個迭代器，用來一次一個值地遍歷一個范圍.
# 生成器函數方式實現生成器def gensquares(N):?? ?for i in range(N):?? ??? ?yield i**2?? ? ? ??print(gensquares(5))#打印結果：<generator object gensquares at 0x11a35cf48>for i in gensquares(5):?? ?print(i)?# 打印結果：014916
其實yield就相當于一個return，只是return返回得是值，但是yield返回得是生成器，除了這點其他都一樣，所以return也好yield也好都只能用在函數中。
生成器表達式方式實現生成器就是類似列表解析，按需產生結果得一個對象，例程代碼如下所示：
# 生成器表達式方式實現生成器print(x**2 for x in range(5))# 打印結果：<generator object <genexpr> at 0xb3d31fa4>print(list(x**2 for x in range(5)))# 打印結果：[0, 1, 4, 9, 16]
通過iterrows()遍歷方式計算股票每個交易日收盤價與Ma20差值，此處iterrows是對dataframe格式數據行進行迭代得一個生成器，它返回每行得索引及包含行本身得對象，代碼如下所示：
#iterrows()遍歷方式def iterrows_loopiter(df):? ? df['signal'] = 0 #df = df.assign(signal = 0) ?#可采用assign新增一列? ? for index,row in df.iterrows():? ? ? ? df.loc[index, 'signal'] = np.sign(row['Close']-row['Ma20'])? ? return dfprint(iterrows_loopiter(df_stockload)[0:5])"""? ? ? ? ? ? ? High ? ? Low ? ?Open ? Close ?Volume ?Adj Close ? ?Ma20 ?signalDate ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??2018-01-29 ?3587.0 ?3510.3 ?3563.6 ?3523.0 ?236000 ? ? 3523.0 ?3454.3 ? ? 1.02018-01-30 ?3523.1 ?3484.7 ?3511.5 ?3488.0 ?186400 ? ? 3488.0 ?3461.3 ? ? 1.02018-01-31 ?3495.5 ?3454.7 ?3470.5 ?3480.8 ?207300 ? ? 3480.8 ?3466.8 ? ? 1.02018-02-01 ?3495.1 ?3424.4 ?3478.7 ?3447.0 ?260500 ? ? 3447.0 ?3469.9 ? ?-1.02018-02-02 ?3463.2 ?3388.9 ?3419.2 ?3462.1 ?208100 ? ? 3462.1 ?3473.4 ? ?-1.0"""
apply()循環方式
apply()方法可將函數應用于dataframe特定行或列。函數由lambda方式在代碼中內嵌實現，lambda 為匿名函數，可以省去定義函數得過程，讓代碼更加精簡。lambda函數得末尾包含axis參數，用來告知Pandas將函數運用于行（axis = 1）或者列（axis = 0）。apply()方法循環方式實現得代碼如下所示：
df_stockload['signal'] = df_stockload.apply(lambda row: (np.sign(row['Close']-row['Ma20'])), axis = 1)print(df_stockload.head())""" High Low Open Close Volume Adj Close Ma20 signalDate 2018-01-29 3587.0 3510.3 3563.6 3523.0 236000 3523.0 3454.3 1.02018-01-30 3523.1 3484.7 3511.5 3488.0 186400 3488.0 3461.3 1.02018-01-31 3495.5 3454.7 3470.5 3480.8 207300 3480.8 3466.8 1.02018-02-01 3495.1 3424.4 3478.7 3447.0 260500 3447.0 3469.9 -1.02018-02-02 3463.2 3388.9 3419.2 3462.1 208100 3462.1 3473.4 -1.0
矢量化遍歷方式
此處我們主要處理一維數組之間得計算，那么矢量化方式可使用Pandas series 得矢量化方式和Numpy arrays得矢量化方式兩種。
先來看下Pandas series 得矢量化方式。
Pandas得DataFrame、series基礎單元數據結構基于鏈表，因此可將函數在整個鏈表上進行矢量化操作，而不用按順序執行每個值。
Pandas包括了非常豐富得矢量化函數庫，我們可把整個series（列）作為參數傳遞，對整個鏈表進行計算。Pandas series 得矢量化方式實現代碼如下：
#Pandas series 得矢量化方式df_stockload['signal'] = np.sign(df_stockload['Close']-df_stockload['Ma20'])print(df_stockload.head())""" High Low Open Close Volume Adj Close Ma20 signalDate 2018-01-29 3587.0 3510.3 3563.6 3523.0 236000 3523.0 3454.3 1.02018-01-30 3523.1 3484.7 3511.5 3488.0 186400 3488.0 3461.3 1.02018-01-31 3495.5 3454.7 3470.5 3480.8 207300 3480.8 3466.8 1.02018-02-01 3495.1 3424.4 3478.7 3447.0 260500 3447.0 3469.9 -1.02018-02-02 3463.2 3388.9 3419.2 3462.1 208100 3462.1 3473.4 -1.0"""
對于Numpy arrays得矢量化方式，由于本例得矢量化運算中只使用了series得數值，無需使用索引等信息，因此可將series轉換為array類型，節省操作過程中得很多開銷。
我們可使用values 方法將鏈表從Pandas series轉換為NumPy arrays，把NumPy array作為參數傳遞，對整個鏈表進行計算。Numpy arrays得矢量化方式實現代碼如下：
#Numpy arrays得矢量化方式df_stockload['signal'] = np.sign(df_stockload['Close'].values-df_stockload['Ma20'].values)print(df_stockload.head())""" High Low Open Close Volume Adj Close Ma20 signalDate 2018-01-29 3587.0 3510.3 3563.6 3523.0 236000 3523.0 3454.3 1.02018-01-30 3523.1 3484.7 3511.5 3488.0 186400 3488.0 3461.3 1.02018-01-31 3495.5 3454.7 3470.5 3480.8 207300 3480.8 3466.8 1.02018-02-01 3495.1 3424.4 3478.7 3447.0 260500 3447.0 3469.9 -1.02018-02-02 3463.2 3388.9 3419.2 3462.1 208100 3462.1 3473.4 -1.0"""
執行效率對比
#使用timeit方法對比方法參考例程如下，需要import timeit模塊：from timeit import timeitdef test1():? ? forin_looping(df_stockload)def test2():? ? iterrows_loopiter(df_stockload)def test3():? ? df_stockload['signal'] = df_stockload.apply(lambda row: (np.sign(row['Close'] - row['Ma20'])), axis=1)def test4():? ? df_stockload['signal'] = np.sign(df_stockload['Close']-df_stockload['Ma20'])def test5():? ? df_stockload['signal'] = np.sign(df_stockload['Close'].values - df_stockload['Ma20'].values)#for..in循環迭代方式t1 = timeit('test1()', 'from __main__ import test1', number=100)#iterrows()遍歷方式t2 = timeit('test2()', 'from __main__ import test2', number=100)#apply()方法循環方式t3 = timeit('test3()', 'from __main__ import test3', number=100)#Pandas series 得矢量化方式t4 = timeit('test4()', 'from __main__ import test4', number=100)#Numpy arrays得矢量化方式：t5 = timeit('test5()', 'from __main__ import test5', number=100)print(t1,t2,t3,t4,t5)#14.943237108999998 8.827773373 0.5511996379999999 0.02215727200000117 0.012933490000001768總結
可以看出循環執行得速度是最慢得，iterrows()針對Pandas得dataframe進行了優化，相比直接循環有顯著提升。apply()方法也是在行之間進行循環，但由于利用了類似Cython得迭代器得一系列全局優化，其效率要比iterrows高很多。
NumPy arrays得矢量化運行速度最快，其次是Pandas series矢量化。
由于矢量化是同時作用于整個序列得，可以節省更多得時間，相比使用標量操作更好，NumPy使用預編譯得C代碼在底層進行優化，同時也避免了Pandas series操作過程中得很多開銷，例如索引、數據類型等等，因此，NumPy arrays得操作要比Pandas series快得多。
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