我有一个名为idf的panda数据帧，数据范围为2021年4月19日至2021年5月19日，适用于4675个股票行情机，包括以下列：符号、日期、开盘、高、低、收盘、vol
|index |symbol |date |open |high |low |close |vol |EMA8|EMA21|RSI3|RSI14|
|-------|-------|-----------|-------|-------|-----------|-------|-------|----|-----|----|-----|
|0 |AACG |2021-04-19 |2.85 |3.03 |2.8000 |2.99 |173000 | | | | |
|1 |AACG |2021-04-20 |2.93 |2.99 |2.7700 |2.85 |73700 | | | | |
|2 |AACG |2021-04-21 |2.82 |2.95 |2.7500 |2.76 |93200 | | | | |
|3 |AACG |2021-04-22 |2.76 |2.95 |2.7200 |2.75 |56500 | | | | |
|4 |AACG |2021-04-23 |2.75 |2.88 |2.7000 |2.84 |277700 | | | | |
|... |... |... |... |... |... |... |... | | | | |
|101873 |ZYXI |2021-05-13 |13.94 |14.13 |13.2718 |13.48 |413200 | | | | |
|101874 |ZYXI |2021-05-14 |13.61 |14.01 |13.2200 |13.87 |225200 | | | | |
|101875 |ZYXI |2021-05-17 |13.72 |14.05 |13.5500 |13.82 |183600 | | | | |
|101876 |ZYXI |2021-05-18 |13.97 |14.63 |13.8300 |14.41 |232200 | | | | |
|101877 |ZYXI |2021-05-19 |14.10 |14.26 |13.7700 |14.25 |165600 | | | | |
我想使用ta lib来计算几个技术指标，如长度为8和21的EMA，以及长度为3和14的RSI。
在上传文件并创建名为idf的数据帧后，我一直在使用以下代码进行此操作：
ind = pd.DataFrame()
tind = pd.DataFrame()
for ticker in idf['symbol'].unique():
tind['rsi3'] = ta.RSI(idf.loc[idf['symbol'] == ticker, 'close'], 3).round(2)
tind['rsi14'] = ta.RSI(idf.loc[idf['symbol'] == ticker, 'close'], 14).round(2)
tind['ema8'] = ta.EMA(idf.loc[idf['symbol'] == ticker, 'close'], 8).round(2)
tind['ema21'] = ta.EMA(idf.loc[idf['symbol'] == ticker, 'close'], 21).round(2)
ind = ind.append(tind)
tind = tind.iloc[0:0]
idf = pd.merge(idf, ind, left_index=True, right_index=True)
这是最有效的方法吗？
如果没有，计算指标值并将这些计算出的指标值放入数据帧idf的最简单、最快方法是什么？
如果可能的话，最好避免for循环。
非常感谢您的帮助。
rsi = lambda x: talib.RSI(idf.loc[x.index, "close"], 14)
idf['rsi(14)'] = idf.groupby(['symbol']).apply(rsi).reset_index(0,drop=True)