イテラブルなオブジェクトは for 文で回せますが、リストのように値だけのもの、辞書のようにキーと値を持つものなど、対象とするオブジェクトによって方法に少し違いがあります。その違いを、リスト、辞書、Series、DataFrame、ジェネレータ、イテレータで見ていきます。
Pandasのappendは遅い、遅すぎる..... とある処理を行っていて、処理後の行をpandasのDataFrameに対してappendしていく場面が結構あると思います。 行数が数万ぐらいのデータであれば、appendを使っても特に困ることはないと思うのですが（それならappend便利）、数千万行のデ… ※あくまでもイメージです（適当） 仕事じゃなくて、趣味の方の野球統計モデルで詰まった時にやったメモ的なやつです. Pandasは本当に素晴らしいですが、私は本当にPandas.DataFrameから値を取得することが非効率であることに驚いています。 次のおもちゃの例では、DataFrame.ilocメソッドでさえ、辞書よりも100倍以上遅い …
pandasで複数の条件のAND, OR, NOTから行を抽出（選択）する方法を説明する。注意点は以下の二つ。&、|、~を使う（and、or、notだとエラー） 比較演算子を使うときは条件ごとに括弧で囲む（括弧がないとエラー） 以下のようなエラーが出る。and、or、notを使ったときのエラー。 pandas_datareaderは最近グーグルとかヤフーとか使えなくなってあれですが、思いの外良いところがあったので書いておきます。 どのようなライブラリか？ どんなふうに使うか 日本株データも取れる まとめ どのようなライブラリか？ pandas_datareaderはPythonのライブラリで、経済データや金融商…
古いpandasのバージョンとの互換性のためらしいです。 In [ 68 ]: df1.join(df2) Out[ 68 ]: shop1 shop2 shop3 shop4 a 0 1 NaN NaN c 2 3 9 10 e 4 5 13 14 inner joinにしたい場合は、howで明示的に指定します。
Pandas で CSV ファイルやテキストファイルを読み込む Last update: 2017-10-02 このページでは、CSV ファイルやテキストファイル (タブ区切りファイル, TSV ファイル) を読み込んで Pandas のデータフレームに変換する方法について説明します。 Pandasでの代表的な機能の1つとしてgroupby関数があります。 これはデータをある列データなどを基準にグルーピングして処理を行うために使います。 例えば、事業部ごとの売上や、年代別での成績などを算出する場合に使うことができます。 Pandasでデータを処理しているときに、ここを並列計算させたら早くなりそうなんだけどなぁ、と思うことはありませんか？もしかしたら、Daskを使うことで望みの並列計算がおこなえるかもしれません。今回はDaskでのPandasのapplyの並列化の例を示していきます。 遅い理由ははおそらくpandasがDataFrameを保持するのに用いているNumPyのイテレートがそもそも遅いため。まとめて同じ計算をすることに特化している代わりにランダムアクセスやイテレートの速度は犠牲となっている。 numpyは処理速度の遅いPythonにおいて数値計算を高速で行うために必要なモジュール、pandasはデータ解析用のモジュールですが、僕の組んだプログラムではどちらも一切使用していないので除外しま …
③locやpandasループは遅いのでndarrayに変換して回す（初期の1.87倍高速） ソースを覗いて見たらpandasのDataFrameやSeriesのループは、各ループごとに値を取り出すだけでなくデータ型の判定（+変換）が行われるので便利だが遅いようです。
*1 一言で言うと、 約19万レコード（110MBちょい）のCSVの統計処理を70秒から4秒に縮めました.
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Pandas で CSV ファイルやテキストファイルを読み込む Last update: 2017-10-02 このページでは、CSV ファイルやテキストファイル (タブ区切りファイル, TSV ファイル) を読み込んで Pandas のデータフレームに変換する方法について説明します。 Pandasでの代表的な機能の1つとしてgroupby関数があります。 これはデータをある列データなどを基準にグルーピングして処理を行うために使います。 例えば、事業部ごとの売上や、年代別での成績などを算出する場合に使うことができます。 Pandasでデータを処理しているときに、ここを並列計算させたら早くなりそうなんだけどなぁ、と思うことはありませんか？もしかしたら、Daskを使うことで望みの並列計算がおこなえるかもしれません。今回はDaskでのPandasのapplyの並列化の例を示していきます。 遅い理由ははおそらくpandasがDataFrameを保持するのに用いているNumPyのイテレートがそもそも遅いため。まとめて同じ計算をすることに特化している代わりにランダムアクセスやイテレートの速度は犠牲となっている。 numpyは処理速度の遅いPythonにおいて数値計算を高速で行うために必要なモジュール、pandasはデータ解析用のモジュールですが、僕の組んだプログラムではどちらも一切使用していないので除外しま …
③locやpandasループは遅いのでndarrayに変換して回す（初期の1.87倍高速） ソースを覗いて見たらpandasのDataFrameやSeriesのループは、各ループごとに値を取り出すだけでなくデータ型の判定（+変換）が行われるので便利だが遅いようです。
*1 一言で言うと、 約19万レコード（110MBちょい）のCSVの統計処理を70秒から4秒に縮めました.
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