NEC、Pythonを用いたデータ分析を高速化するソフトウェア「FireDucks」の無償提供を開始
NEC は、プログラミング言語「Python」を用いたデータ分析において標準的に使用されているテーブルデータ分析用ライブラリ「pandas」を高速化するソフトウェア「FireDucks」を開発しました(注1)。データ分析に必要なデータの前処理を最大16倍(注2)高速化し、データ分析にかかる時間の大幅な削減とコンピューティングコストの低減に貢献します。 また本日よりFireDucksのβ版をオンライン(https://fireducks-dev.github.io/)で公開します。どなたでも無償でご使用いただくことが可能です。 近年POSやEコマース等の売り上げデータや金融取引のトランザクションデータなど、大量のデータが容易に取得できるようになりましたが、それらデータから価値ある分析結果を導き出すためには、人工知能(以下、AI)や機械学習(machine learning： 以下、ML)を使
pandasで1000万件のデータの前処理を高速にするTips集 - Qiita
はじめに 当社にアルバイトに来ていた人（来春に新卒入社の予定）に「pandasを高速化するための情報は無いですか？」と尋ねられました。 このパッケージの使い方は多数の書籍やWebで体系立った記事で書かれています。 しかし、高速化に関しては体系的な情報源が思いつかなかったので、「実際に書いてみて、1つ1つチューニングするしかないです」としか答えられませんでした。 そこで、この方を始め、来春（2019年4月）にデータアナリストまたはデータサイエンティストになる新卒へ向けて、pandasの高速化に関する私の経験をTips集にしてお伝えしたいと思います。 この記事は今後も内容を充実させるために、Tipsを追加していきます。 この記事を読んだ後にできるようになること pandasでレコード数1000万件のデータでも1分以内で完了する前処理が書けるようになります。 その結果、1日中実行し続けなければな
Dataframes – Of Data Monsters – all things data
all things dataI have been playing a lot lately with Julia. In the past I have used python and R a lot for my data analysis tasks. I always tend to have some cheatsheet in front of me for the basic dataframe operations in pandas and R. Its hard to make that context switch in the syntax from one language to another. With Julia, my brain was just not ready to accept another set of syntax. So I thoug
Python pandas データ選択処理をちょっと詳しく <中編> - StatsFragments
こちらの続き。 上の記事では bool でのデータ選択について 最後にしれっと書いて終わらせたのだが、一番よく使うところなので中編として補足。 まず __getitem__ や ix の記法では、次のような指定によって 行 / 列を選択することができた。 index, columns のラベルを直接指定しての選択 index, columns の番号(順序)を指定しての選択 index, columns に対応する bool のリストを指定しての選択 ここでは上記の選択方法をベースとして、ユースケースごとに Index や Series のプロパティ / メソッドを使ってできるだけシンプルにデータ選択を行う方法をまとめる。 補足 一部の内容はこちらの記事ともかぶる。下の記事のほうが簡単な内容なので、必要な方はまずこちらを参照。 簡単なデータ操作を Python pandas で行う - S
ŷhat | Introducing db.py
Data analysis libraries for Python keep getting better and better. pandas is now on 0.15, scikit-learn continues to pick up converts, and a number of visualization libraries have started to emerge: for example, our own baby, ggplot, and others like seaborn. But there's still one subject that's practically synonymous with data analysis where there aren't any new, killer libraries: databases. There
Tutorial Library – Real Python
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Pandas and Python: Top 10 - Curiosity
I recently discovered the high-performance Pandas library written in Python while performing data munging in a machine learning project. Using simple examples, I want to highlight my favorite (and sometimes hard to find) features. Apart from serving as a quick reference, I hope this post will help new users to quickly start extracting value from Pandas. For a good overview of Pandas and its advanc
ŷhat | R and pandas and what I've learned about each
In step with our recent article about essential R packages, this post explores tools for data analysis in Python. what is pandas? pandas is the utility belt for data analysts using python. The package centers around the pandas DataFrame, a two-dimensional data structure with indexable rows and columns. It has effectively taken the best parts of Base R, R packages like plyr and reshape2 and consoli
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Why Polars uses less memory than Pandas
Loading SQL data into Pandas without running out of memory
Jupyter Notebook Viewer
Financial Analysis in Python
Analyzing Philadelphia's Bike Thefts
Reddit - Dive into anything
http://web-analytics-or-die.org/2013/07/pandas/
Displaying All of IRIS Data on a Single Plot