pandas.DataFrame のforループをゆるふわ△改良して300倍高速化する - くないらぼ

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nkdkccmbr dfにforを適用するのではなく、イテレータを作ってメモリに置いておいたvaluesを読みにいく。

2019/12/02 リンク

tomo31415926563 覚えておくこと:valuesにしてからのアクセス速い。

2018/08/22 リンク

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pandas.DataFrame のforループをゆるふわ△改良して300倍高速化する - くないらぼ

主張：高速化は最後のおたのしみにしましょう。無駄にいじいじして高速化させて満足し、結局その後はほ... 主張：高速化は最後のおたのしみにしましょう。無駄にいじいじして高速化させて満足し、結局その後はほとんど使わなかったなあ、、、が私の日常です。えらい人も言っていますが、高速化なんてホント最後でいいんです・・・。今まで何十回後悔したことか。。。（これからもまたやりますが。） pythonであれば numba,cython,swig など、コンパイルしちゃう系の力（パワー）を借りることで、全く同じアルゴリズムでもざっくり100倍単位で簡単に高速化できます。しかし、このやり方ではpythonのインタープリターなゆるふわ△言語の良さを（該当コード部分において）捨ててしまいます。結局C/C++に魂を売っているだけです。私は魂を売ることそれ自体が好きなので良いですが、この行為はpythonの持つ別の面での高速性、つまり "生産性の高さ" を犠牲にしています。コードの実行スピードが速くなって

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