遅いpandasのread_csvを高速化する方法(dask) - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
意外と奥が深い、HDFの世界（Python・h5py入門） - Qiita
ChainerやKeras、PandasやDask、Vaex関係などでちらほら見かけるHDF5（.h5とか.hdf5とかの拡張子のやつです）。 知識が無く以前は単なるバイナリフォーマットなのかと思っていましたが、しっかり勉強したら色々機能があって面白かったので、復習も兼ねてまとめておきます。 そもそもHDF5って？ Hierarchical Data Formatの略（5はバージョン）で、名前の通り階層化された形でデータを保存することができるファイル形式です。 ある種フォルダやファイルシステムに感覚が近く、1つのファイル内に整理しつつ様々な複数ファイルを保存できます。 HDF5のここが凄い とりあえず機能に色々触れだすと長くなるので、先にHDF5の、個人的に良さそうに感じた点を書いておきます。 読み書きがCSVなどより大分速い いくつか記事を見ていた感じ、パフォーマンスはpickleよりも
Python、Pandasを用いたExcelシート取り扱い - chirotec’s blog
今日のお題 前回の記事ではPythonとPandasを使ってExcelファイルを読みましたが、今回はその詳しい解説とその続きです。 C++,C#などでそこそこ熟練したプログラマーがPythonに初めて触れたときの感想、といった内容になってきました。 Excelシートの内容をDataFrameに変換 まずは前回記事のコードの解説からです。 # インポート import pandas as pd # ファイルのロード filename = "C:\work\in\実験.xlsx" file = pd.ExcelFile(filename, encoding='utf8') # シートをDataFrame型として読み込んで、リストに格納 df_list = [] for sheet in file.sheet_names: df_list.append(file.parse(sheet)) fo
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