pythonでのデータ分析時、死ぬほど調べるTipsをまとめておく。 - プロクラシスト
こんにちは、ほけきよです。 pythonでデータを取り扱っているとき「あれ、これどうやるんだっけ？？」 ってなること、ありませんか？僕は10分に1回程度なります。 いや、覚えろと自分でも思うんですが、覚えられないんですよね。100回くらい同じコマンドを調べてたりする。 物覚えが良くないので、ココを見れば絶対大丈夫なようにしておこうと思い、まとめてみました。 jupyterで最初に開くときに読み込むモジュールたち datetime 日付⇔文字列の変換 datetimeの足し算引き算 json dict型⇔json jsonファイルの入出力 datetimeをjsonにする時、エラーが出る pandas ～以外を表すやつ andとor inf弾く リストをdfにサクッと変換 datetimeとして読み込み 読み込み時にcodecのエラーが出る DataFrameのfor文 numpy lins
Python Dask で 並列 DataFrame 処理 - StatsFragments
はじめに 先日のエントリで少し記載した Dask について、その使い方を書く。Dask を使うと、NumPy や pandas の API を利用して並列計算/分散処理を行うことができる。また、Dask は Out-Of-Core (データ量が多くメモリに乗らない場合) の処理も考慮した実装になっている。 sinhrks.hatenablog.com 上にも書いたが、Daskは NumPy や pandas を置き換えるものではない。数値計算のためのバックエンドとして NumPy や pandas を利用するため、むしろこれらのパッケージが必須である。 Dask は NumPy や pandas の API を完全にはサポートしていないため、並列 / Out-Of-Core 処理が必要な場面では Dask を、他では NumPy / pandas を使うのがよいと思う。pandasとDas
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