我需要通过矢量化使此代码快速运行
final1 = pd.DataFrame()
for index, row in demo1.iterrows():
a = np.random.choice([0, 1], size=1000, p=[1 - row['prob'], row['prob']])
b = a * row['syb'] * (1 + row['percentage_change_syb'] / 100)
final1 = final1.append(pd.DataFrame(b).T)
答案 0 :(得分:1)
由于您没有提供要使用的数据,因此以下代码未选中,但应该可以使用:
def computation(prob, syb, percentage_change_syb):
a = np.random.choice([0, 1], size=1000, p=[1 - prob, prob])
b = a * syb * (1 + percentage_change_syb / 100)
return b.T
final1 = computation(demo1['prob'].values, demo1['syb'].values, demo1['percentage_change_syb'].values)
有关选择对NumPy数组进行操作的更多信息,我建议使用this article。