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 +
Pandasを使ったデータ操作の基本 - ぴよぴよ.py
データ分析の会社に転職してから3ヶ月。 最初の1ヶ月はPandasの扱いに本当に困ったので、 昔メモしてたことを簡単にブログに記録しておく(o ･ω･)ﾉ 【追記】2017/07/31 0:36 データが一部間違ってたので修正しました Pandasとは pandasでよく使う型 テストデータについて 余談 Pandasでのデータ操作入門 pandasのload データ(csv)のロード データのサイズ データのカラム 行列から必要な列(カラム)を取り出す 条件にマッチするデータを取り出す 1. DataFrame.queryで取り出す True/FalseのSeries型を指定し、Trueの行だけを取り出す 追記(2017/12/14) 行列から必要な行番号を指定してを取り出す グループ分けと集計 新たな列を追加する 固有値を追加する 他の列を加工して新たな列を作る 他の複数列を加工して新
機械学習によるデータ分析 実践編
This document provides an overview of effective numerical computation in NumPy and SciPy. It discusses how Python can be used for numerical computation tasks like differential equations, simulations, and machine learning. While Python is initially slower than languages like C, libraries like NumPy and SciPy allow Python code to achieve sufficient speed through techniques like broadcasting, indexin
Pythonで出力したCSV(UTF-8)がExcelで読み込めなくて困った話 - 唯物是真 @Scaled_Wurm
Pythonで出力したUTF-8のCSVを渡したら「文字化けしてExcelで読めない」と言われて困りました 原因は文字コードがUTF-8の時によく問題になるBOM(バイトオーダーマーク)です バイトオーダーマーク - Wikipedia UTF-8のファイルにはBOMが付いている場合と付いていない場合があります ExcelはBOMが付いていないと正しく読み込んでくれません なので、例えばメモ帳で開いて保存し直すと、BOMが付いてExcelでも開けるようになります 今回の問題とは逆にBOMがついていると動かないこともあって、以前BOMが付いたUTF-8のファイルをChromeに渡したら何故か動かなくて悩みました Google Chrome のユーザースクリプトで名前やバージョン番号が反映されない - 唯物是真 @Scaled_Wurm ちなみにPythonだと文字コードにutf-8ではなくu
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