做这些任务的最快方法是什么？

Question

我最初有一些时间序列数据，看起来像这样，必须执行以下操作：

1. 首先将其导入为数据框
2. 将日期列设置为日期时间索引
3. 在新列中添加一些指标，例如移动平均线等
4. 进行四舍五入（整列的值）
5. 将列上移或下移一行（只是为了操作数据）
6. 然后将 df转换为列表（因为我需要根据某些条件进行循环，因此比循环df快得多，因为我需要速度）
7. 但是现在我想将 df转换为dict 而不是list，因为我想保留列名，所以更方便

但是现在我发现将dict转换为dict所需的时间比list更长。甚至我都manually而不是使用python内置方法。

我的问题是，有更好的方法吗？也许不首先导入为数据框？还能执行Point 2到Point 5？最后，我需要转换为dict，这允许我执行循环，将列名保留为键？谢谢。

P.S。字典应该看起来像这样，格式类似于df，每行基本上都是带有相应数据的日期。

Answer 1

关于项目7：如果要转换为词典，可以使用df.to_dict()

关于项目＃6：您无需将df转换为列表或在其上循环：Here are better options。寻找第二个答案（提示不要）