Python 为数据帧中的每个项运行计算，然后创建一个新的计算结果：有什么比for循环更有效的吗？

我已经读到不鼓励使用for循环来构建pandas数据帧，但是我无法找到一种更有效的方法来为我的特定用例进行构建

我有一个数据框

stockdata

，其中包含股票价格数据（股票行情、日期、开盘、高点、低点、收盘、成交量）。然后我将其切分，只得到最近一个交易日有活动的股票，称为

已交易

。在那之后，我对

交易的每只股票进行了一系列计算，并通过for循环将计算结果附加到名为
data
的dict列表中。今天，我将列表转换成一个数据帧
，然后根据我要查找的每个条件将其分割成更小的数据帧。相关代码如下：

traded = stockdata.loc[stockdata['date'] == stockdata['date'].max()]
cp = compute() #function I wrote
data = []

for stock in traded['ticker']:
    finder = traded.loc[traded['ticker'] == stock] #traded to get only the current stock
    buzz20 = ((finder['volume'] / cp.sma(stock, 'volume', 20).shift(-1)[:1]) - 1) 
    buzz50 = ((finder['volume'] / cp.sma(stock, 'volume', 50).shift(-1)[:1]) - 1)
    #cp.sma(x, y, z) gets pd.DataFrame.rolling.mean(z) of stockdata where rows are 'x' of values in column 'y'
    #buzzxx compares the current volume to the average of the last xx days
    ti = cp.sma(stock, 'close', 7)[:1] / cp.sma(stock, 'close', 65)[:1]
    #rolling mean of 'close' over 7 days / rolling mean over 65 days
    mid, uboll, lboll = cp.boll(stock, 'close')
    #mid is cp.sma(), uboll and lboll are mid + 2 std dev, and mid - 2 std dev, respectively 
    valtraded = (finder['volume'] * finder['vwap'])
    data.append({'ticker': finder['ticker'].item(),
                 'close': finder['close'].item(),
                 'chg': cp.roc(stock, 'close')[:1].item(),
                 'volume': finder['volume'].item(),
                 'valto': valtraded.item(),
                 '20sma': cp.sma(stock, 'close', 20)[:1].item(),
                 '50sma': cp.sma(stock, 'close', 50)[:1].item(),
                 '100sma': cp.sma(stock, 'close', 100)[:1].item(),
                 '4ema': cp.ema(stock, 'close', 4)[:1].item(),
                 '8ema': cp.ema(stock, 'close', 8)[:1].item(),
                 '21ema': cp.ema(stock, 'close', 21)[:1].item(),
                 'uboll': uboll[:1].item(),
                 '20buzz': buzz20.item(), '50buzz': buzz50.item(),
                 'ti': ti.item(), 'volatility': cp.volatility(stock)[:1].item()
                 })

today = pd.DataFrame(data)

不幸的是，运行扫描器平均需要大约一分钟，我认为这太长了，因为
trade
只有大约200行，而pandas通常用于更大的数据集。我很确定for循环效率很低，但我不知道其他方法如何实现
 您需要的是关于如何矢量化解决方案的建议。然而，您向我们展示的内容要求我们解读您的意图、所有功能，并找出如何将其矢量化。其他人很可能会试图回答这个问题，我只是告诉你我为什么要把它传下去。如果您向我们提供最少数量的数据并解释您正在尝试的计算，然后向我们展示您所做的尝试，那么您获得问题答案的机会将最大化。现在的感觉就像你要求我们做你的工作一样。@Pirsquare抱歉，如果我的问题是这样的，那不是我的本意。英语实际上是我的第三语言，所以有时我很难把我的想法用语言表达出来，所以我的意图可能在翻译中丢失了。如果你（或任何人）能告诉我这个问题缺少什么，我很乐意编辑它。另外，我会编辑问题并给出解释。我理解。但我希望你能得到一些反馈，而不是让你的问题没有答案，你想知道为什么。这样，您可能仍然会思考如何简化问题。询问如何将一个计算矢量化。解释计算是什么。把它分成几个问题。相信我，我们喜欢提问；-）