pandas.DataFrame のforループをゆるふわ△改良して300倍高速化する - くないらぼ
主張：高速化は最後のおたのしみにしましょう。 無駄にいじいじして高速化させて満足し、結局その後はほとんど使わなかったなあ、、、が私の日常です。 えらい人も言っていますが、高速化なんてホント最後でいいんです・・・。 今まで何十回後悔したことか。。。（これからもまたやりますが。） pythonであれば numba,cython,swig など、コンパイルしちゃう系の力（パワー）を借りることで、 全く同じアルゴリズムでもざっくり100倍単位で簡単に高速化できます。 しかし、このやり方ではpythonのインタープリターなゆるふわ△言語の良さを（該当コード部分において）捨ててしまいます。結局C/C++に魂を売っているだけです。 私は魂を売ることそれ自体が好きなので良いですが、この行為はpythonの持つ別の面での高速性、つまり "生産性の高さ" を犠牲にしています。 コードの実行スピードが速くなって
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
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