파이썬 공부3 pandas 번역: Scaling to large datasets, pandas 최적화(pandas User guide 번역/pandas 기초 입문/Pandas 간단 요약/데이터 최적화/ pandas 최적화) Scaling to large datasets pandas 는 메모리 데이터셋보다 더욱 크고 다루기 까다로운 인메모리 분석을 위한 데이터 구조들을 제공합니다(series, dataframe 등). 가끔 pandas의 함수들 중에서는 데이터 셋의 복사본을 만들어서 연산을 진행하기 때문에 다룰 수 있는 규모의 데이터들도 다루기 어려워 질 때도 있습니다. 이 문서에서는 큰 규모의 데이터셋을 다루는 몇몇 방법을 추천할 예정입니다. 해당 문서는 분석 속도를 높이고, 메모리사이즈에 맞는 데이터셋에 집중한 Enhancing performance의 내용에서 추가적으로 보완하는 문서입니다. 그렇지만 먼저, (빅데이터를 다루는데에) pandas 를 사용하지 않는 것 또한 하나의 방법이 될 수 있다는 점을 기억해주세요, p.. 2021. 1. 9. [파이썬기초] Effective Python item4: 파이썬스러운 생각- 복잡한 표현보다 Helper function을 이용하기 / 파이썬 코딩 요령? * 제가 공부한 것을 정리하는 글이기에, 모든 예시는 effective python에서 가져옵니다(가끔 내가 만든게 섞일수도 있어용) ** 파이썬 2.5 내용은 안적음 ㅎㅎ 들어가기 전 선요약 더보기 - 파이썬의 특징을 이용하면 복잡하고 긴 코드를 간단히 한줄로 작성하기 쉬워진다! - 복잡한 표현들을 helper function들로 모아 넣으세용 특히 반복적으로 필요하다고 생각되는 경우! - if/else문을 사용하면 boolean(참/거짓) 과 and. or 등의 연산자를 사용하는 것보다 코드가 읽기 편해집니다. * helper function이란? 따로 많이 쓰이진 않으나, 이 글에서는 코드를 함수화 하여 사용하는 것이라고 생각하시면 편할 것 같습니다! 파이썬이 다른 언어에 비해 간결하다(pithy).. 2020. 12. 29. [파이썬 공부] Effective Python정리: 목차정리 파이썬 계의 교과서라는 Effective Pyhton 책을 공부하면서 내용을 정리할 생각입니다. 이미 공부한 내용들도 있지만 좀 더 짧은 코드로 더 많은 것을 하고 싶은 욕심에 계속 공부하게 되는 것 같아요. 오늘 정리한 목차에다 각 블로그 링크를 하나씩 걸어나갈 것 같아요! 순차적으로 공부해가는 것은 아니고 제가 하고 싶은 것부터 써나갈 생각입니다. 파이썬을 조금 공부한 뒤 목차만 보아도, 그동안 공부한 내용들이 정리가 되는 것 같습니다! 내용이 너무 길어서 하나씩 쓰고 한챕터씩 추가하는 방식으로 갈게요! CH1. Pythonic Thinking 더보기 item1. Know Which Version of Python You're Using, item2. Follow the PEP8 Style Guide.. 2020. 12. 29. 이전 1 다음
