Каков наиболее эффективный способ перебрать фреймы данных с помощью pandas? [дубликат]

На этот вопрос уже есть ответ:

• Как перебирать строки в DataFrame в Pandas ? 18 ответов

Я хочу последовательно выполнять свои собственные сложные операции с финансовыми данными в фреймах данных.

Например, я использую следующий CSV-файл MSFT, взятый из Yahoo Finance :

Date,Open,High,Low,Close,Volume,Adj Close
2011-10-19,27.37,27.47,27.01,27.13,42880000,27.13
2011-10-18,26.94,27.40,26.80,27.31,52487900,27.31
2011-10-17,27.11,27.42,26.85,26.98,39433400,26.98
2011-10-14,27.31,27.50,27.02,27.27,50947700,27.27

....

Затем я делаю следующее:

#!/usr/bin/env python
from pandas import *

df = read_csv('table.csv')

for i, row in enumerate(df.values):
    date = df.index[i]
    open, high, low, close, adjclose = row
    #now perform analysis on open/close based on date, etc..

Это наиболее эффективный способ? Учитывая акцент на скорости в пандах, я бы предположил, что должна быть какая-то специальная функция для перебора значений таким образом, чтобы можно было получить индекс (возможно, через генератор, чтобы эффективно использовать память)? df.iteritems , к сожалению, выполняет итерацию только столбец за столбцом.