pandasから移行する人向け polars使用ガイド - Qiita
pandasから移行する人向け polars使用ガイド polarsは、Pythonの表計算ライブラリです。Pythonではpandasがこの分野ですでに支配的となっていますが、polarsはパフォーマンス上pandasより優れているとされます。本記事はpandasからpolarsに移行する人にとりあえず知っておくべきいくつかの知識とユースケースを提供します。 polarsは更新が活発で、頻繁に新しい関数の実装やたまに仕様変更が行われています。都度、公式の最新のドキュメントを確認することをおすすめします。 Github 公式APIリファレンス 公式ガイド 本記事の内容はバージョン0.20.1 (2023/12/19)で確認しています。 基礎 polarsのデータ構造はpandasと同様です。一つの一次元配列をシリーズ（pl.Series）と呼びます。また、一つ以上のシリーズが集まってできた
Pandasユーザーガイド「Group by - 分割・適用・結合」（公式ドキュメント日本語訳） - Qiita
本記事は、Pandas の公式ドキュメントのUser Guide - Group by: split-apply-combineを機械翻訳した後、一部の不自然な文章を手直ししたものである。 誤訳の指摘・代訳案・質問等があればコメント欄や編集リクエストでお願いします。 Pandas公式ドキュメント日本語訳記事一覧 データの取得と選択 マルチインデックス・高度な索引 mergeとjoinとconcatenateとcompare テーブルの整形とピボットテーブル テキストデータの操作 欠損データの操作 重複ラベル カテゴリデータ Group by - 分割・適用・結合 Group by - 分割・適用・結合 group byとは、以下の1つまたは複数のステップを含む処理を指します。 分割（Splitting）：ある基準に基づいてデータをグループに分ける。 適用（Applying）：各グループに独
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