Pythonのリストを辞書型のvalue値でソートする方法メモ - c-bata web
エキスパートPythonプログラミング改訂2版 作者: Michal Jaworski,Tarek Ziade,稲田直哉,芝田将,渋川よしき,清水川貴之,森本哲也出版社/メーカー: KADOKAWA発売日: 2018/02/26メディア: 単行本この商品を含むブログを見る はじめに 今勉強用に作ってるToDoリストのようなアプリケーションで、下のようなデータを扱っている。 tasks = [ {'TaskId':0, 'TaskTitle':'Fishing'}, {'TaskId':2, 'TaskTitle':'Cycling'}, {'TaskId':1, 'TaskTitle':'Running'} ] このリストを中に入ってる辞書型のTaskIdでソートしたいけど方法が分からなかったので調べた見た。結論からいうとlambda式を使うことでシンプルに書けるみたい。 lambda式
PyPyを速くする（1） sort - inamori’s diary
PyPyは同じソースを動かしてもPythonよりたいてい速いのですが、遅くなることもあります。その対処法がいくつかあるので紹介していきます。 今回はリストのソートです。こんなコードを動かしてみます。 from itertools import * import time def gen_S(): S = 290797 while True: S = S * S % 50515093 yield S def sort_long(N): a = list(islice(gen_S(), N)) t0 = time.clock() a.sort() print time.clock() - t0 N = 10 ** 7 sort_long(N) これを動かすと、Pythonで9秒、PyPyで25秒でした。 これがなぜ遅いかというと、リストに多倍長整数が混じっているからのようです。この要素は大きさ
pandasにsqlでよくやる処理をやらせてみる | mwSoft
概要 pythonによるデータ分析入門を参考に、MovieLens 1Mを使ってsqlで普段やってるようなこと（joinとかgroup byとかsortとか）をpandasにやらせてみる。 ファイルの読み込み 落としてきたファイルを解凍すると、movies.dat、rating.dat、users.datという3つのファイルが入っているので、read_csvで読み込む。 import pandas as pd movies = pd.read_csv( 'ml-1m/movies.dat', sep='::', header=None, names=['movie_id', 'title', 'genres'] ) ratings = pd.read_csv( 'ml-1m/ratings.dat', sep='::', header=None, names=['user_id', 'mo
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