Python 3.x 如何将for循环代码更改为pythonic方式

我有一个代码它非常慢，请无论如何有没有改变它的速度快

df=pd.DataFrame({'value':[1,2,4,5,67,8,8,89,9,98,7,87,87,87,89,89,9,8,9,9,909,9,8,9,8,9,89,8,8,9,89]})
a=0.0119  
x1=df['value']
Y=x1.iloc[0:10]
Y_mean=np.mean(Y)
previous=Y_mean

for i in range(len(x1)):
    y=a*x1.values[i]+previous
    previous=(1-a)*y
    y=pd.DataFrame([y])
    dff2=dff2.append(y)

---

您计算的在pandas中称为

ewm mean

，因此您可以使用

ewm（）.mean（）

方法。 以下是获得与代码相同结果的代码：

df=pd.DataFrame({'value':[1,2,4,5,67,8,8,89,9,98,7,87,87,87,89,89,9,8,9,9,909,9,8,9,8,9,89,8,8,9,89]})
a=0.0119  
Y=x1.iloc[0:10]
Y_mean=np.mean(Y)
s = df["value"]
pd.concat([pd.Series([Y_mean/(1-a)]), s]).ewm(alpha=a, adjust=False).mean().iloc[1:]

---

请出示全部code@WeNYoBen它的完整代码伙伴：）如果它是完整代码，我可以复制并运行它。如果我尝试将

x1=df['value']

作为第一行运行，您预计会发生什么？请参阅有关创建的SO帮助页面。然后在哪里a@WeNYoBen我改了问题，请查收now@L.F.，未来的读者是次要用户，而不是主要用户。OP问题是当前和未来的背景。关于解释，我看不出这个答案和公认的答案有多大区别。

df=pd.DataFrame({'value':[1,2,4,5,67,8,8,89,9,98,7,87,87,87,89,89,9,8,9,9,909,9,8,9,8,9,89,8,8,9,89]})
a=0.0119  
Y=x1.iloc[0:10]
Y_mean=np.mean(Y)
s = df["value"]
pd.concat([pd.Series([Y_mean/(1-a)]), s]).ewm(alpha=a, adjust=False).mean().iloc[1:]