うわっ…私のpandas、遅すぎ…?って時にやるべきこと（先人の知恵より） - Lean Baseball

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オーナー shinyorke 久々の技術系ネタ

2019/01/20 リンク

fun2drive ありがとう！助かった！

2019/01/20 リンク

braitom pandasの処理を高速化した話。df.iterrowsをmapに書き換える、使っていないカラムを読み込まないようにする。

2019/01/20 リンク

dynamicsoar 自分のpandasもforが悪いんだろうなとは思ってたけど、どうすりゃいいのかわかってなかった。mapか…

2019/01/21 リンク

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オーナー shinyorke 久々の技術系ネタ

2019/01/20 リンク

bulldra map にできないかを最初に考える癖が大事だと思ってる。シーケンシャルな物って案外少ない

2020/07/24 リンク

shogo_okamoto pandasの高速化。

2020/07/24 リンク

khtno73 ありがたやありがたや

2020/06/05 リンク

werdandi “df.iterrows（forでグリングリン回ってるところ）を戦力外通告してmapに置き換え計算に必要なカラムを定義、pd.read_csvのパラメータで「usecols」をカラムを指定（読み込むデータを限定）”

あとで読む

2019/02/10 リンク

dynamicsoar 自分のpandasもforが悪いんだろうなとは思ってたけど、どうすりゃいいのかわかってなかった。mapか…

2019/01/21 リンク

fun2drive ありがとう！助かった！

2019/01/20 リンク

braitom pandasの処理を高速化した話。df.iterrowsをmapに書き換える、使っていないカラムを読み込まないようにする。

2019/01/20 リンク

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うわっ…私のpandas、遅すぎ…?って時にやるべきこと（先人の知恵より） - Lean Baseball

※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... ※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.*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. # 最初のコード $ time python run_expectancy.py events-2018.csv RUNS_ROI outs 0 1 2 runner 0_000 0.49 0.26 0.10 1_001 1.43 1.00 0.35 2_010 1.13 0.68 0.32 3_011 1.94 1.36 0.57 4_100 0.87 0.53 0.22 5_101 1.79 1.21 0.50 6_110 1.42 0.93 0.44 7_111 2.35 1.47 0.77 python run_expectancy.py events-2018.c

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techtech05212023/08/27
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lepton92019/07/16
werdandi2019/02/10

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