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
<pandas, regexp> パンダさんと正規表現を使って置換 - ねこゆきのメモ
pandasのapply()で正規表現regexpを使った置換。 まずは、セットアップ。 In [1]: import pandas as pd In [2]: import re In [3]: df = pd.DataFrame([ ...: '(00001) hage', ...: '(00002) hige', ...: '(02000) taro', ...: '(12345) jiro', ...: ]) In [4]: df Out[4]: 0 0 (00001) hage 1 (00002) hige 2 (02000) taro 3 (12345) jiro で、apply()と置換re.sub()。 In [7]: df.apply(lambda x: re.sub(r'\(([0-9]{5})\).*', r'\1', str(x[0])), axis=1) Out[
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