PythonでCSVを高速＆省メモリに読みたい - tkm2261's blog
今日はPython (Pandas)で高速にCSVを読むことに挑戦したいと思います。 Kaggleに参加するたびに、イライラしていたので各実装の白黒はっきりさせようと思います。 R使いが羨ましいなぁと思う第一位がCSV読込が簡単に並列出来て速いことなので、 なんとかGILのあるPythonでも高速に読み込みたいと思います。 ただ、この検証ではコーディング量が多いものは検証しません。 CSV読込は頻出するので、フットワークの軽さが重要です。（オレオレライブラリ嫌い） Pickleは早いけど。。。 結論はDask使おう！ 検証環境 データ 速度検証 pandas.read_csv() pandas.read_csv() (dtype指定) pandas.read_csv() (gzip圧縮) numpy.genfromtxt() pandas.read_csv() (chunksize指定 +
Ruby標準添付ライブラリcsvのCSV.tableメソッドが最強な件について
─ 問題１ ─ data.csvファイルには、５人のプレイヤー（Alice, Bob, Jimmy, Kent, Ross）が二種類のゲーム（gameA, gameB）をプレイした結果が次のような形で格納されている。各ゲームの平均点を求めよ。 data.csv player,gameA,gameB Alice,84.0,79.5 Bob,20.0,56.5 Jimmy,80.0,31.0 Kent,90.5,15.5 Ross,68.0,33.0 data = File.read('data.csv') headers, *scores = data.lines.map { |line| line.chomp.split(',') } scores # => [["Alice", "84.0", "79.5"], ["Bob", "20.0", "56.5"], ["Jimmy", "80
木(tree)で遊ぶ - 連載 Haskellプログラミング（『情報処理』46巻5号 2005年5月）
46 5 2005 5 564 n 1 4 4 -1 5 n data data DumbTree = Empty | Fork DumbTree DumbTree data DumbTree Empty ( ) 2 DumbTree Fork nobsun@sampou.org IPSJ Magazine Vol.46 No.5 May 2005 565 DumbTree ( ) Empty Fork ( ) -- trees (>0)DumbTree trees :: Int -> [DumbTree] trees 1 = [Empty] trees n = concat [ joins ls rs | (ls,rs) <- [ lrs xs ys | (xs,ys) <- splits1 n ]] -- splits1 (>0)(>0)2 splits1 :: Int -> [(In
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