python计算的效率问题-pandas、numpy结合代替遍历pandas数据

越来越考虑效率的问题了，以前写代码只要能够实现自己想要的功能就行，现在，既要实现自己想要的功能，又追求高的效率，也许，在码农的道路上，越走越远了（_-_）

原始数据如下：




计算那一天是月初，原先使用的方法为：在这种情况下，遍历pandas，明显效率很不高
def get_yuechu(data): for i in range(len(data)): if i>1 and
str(data.ix[i,'date'])[5:7]!=str(data.ix[i-1,'date'])[5:7]:
data.ix[i,'yuechu']=True else: data.ix[i,'yuechu']=False return data
接下来对计算那天是月初的方法做了改进，改进之后，效率有了明显的提升
def get_yuechu(data): data['date_yue']=[i[5:7] for i in data['date']]
data['yestoday_yue']=data['date_yue'].shift(1)
data['yuechu']=np.where(data['date_yue']!=data['yestoday_yue'],True,False)
return data

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