だから僕はpandasを辞めた【データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）篇 #1】 - Qiita

データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）のPythonの問題を解いていきます。この問題群は、模範解答ではpandasを使ってデータ加工を行っていますが、私達は勉強がてらにNumPyの構造化配列を用いて処理していきます。 次回記事（#2） はじめに Pythonでデータサイエンス的なことをする人の多くはpandas大好き人間かもしれませんが、実はpandasを使わなくても、NumPyで同じことができます。そしてNumPyの方がたいてい高速です。 pandas大好き人間だった僕もNumPyの操作には依然として慣れていないので、今回この『データサイエンス100本ノック』をNumPyで操作することでpandasからの卒業を試みて行きたいと思います。 今回は８問目までをやっていきます。 今回使うのはreceipt.csvだけみたいです。初期データは以下のようにして読み込みました（データ型

[fuji_haruka]

このタイトルフォーマットは流行る

[ys0000]

pandasが重いのは知ってるが、便利なので手放せないでいる。Numpyへの移行は強者にのみ許されたムーブなんで糞雑魚の俺は相変わらずpandas一択。

[khtno73]

NumPyのstructured arrayでやった方がpandasよりメモリ節約できるし速いつう話。アドホックな分析でも定型ジョブでも慣れ＋他者と共有の方が重要な気がしているので使いどころは限定されそうだが使えた方がいいに決まっている

[bayaread]

だから僕は音楽をやめた、と語呂が合っていて良い

[nilab]

「Pythonでデータサイエンス的なことをする人の多くはpandas大好き人間かもしれませんが、実はpandasを使わなくても、NumPyで同じことができます。そしてNumPyの方がたいてい高速です」

[Aobei]

Rのdplyrの方が圧倒的に分かりやすいから、dfplyに期待している。

[aya_momo]

pandasはExcelを読むときにしか使ったことがない。numpyもpandasも嫌い。ひたすら関数を覚えないといけないから。要するに、Rと同じ。

[richard_raw]

そういえばpandasはファイルの読み込みくらいしか使ったことない。

[finefinethankyou]

曲名みたいなタイトルを技術記事につけるのオモロイ。おれもやるー！一見わかりにくいから嫌う人いそうだけど。

[hr-tachikawa]

これはたぶんnumpy練習が目的で実務は意識してないでしょ.ボトルネックがpandasの場合は出来る限りSQLでそれでダメならpandas dataframeをdict[ndarray]にしてnumba.jitが実装の手軽さと速さのコスパが一番高い.numbaは構造化配列はNG.

[napsucks]

pandas使うやつは素人とか言い出してからが本番

[otomore]

考えたってわからないし 青空の下 処理を待った

[bonlife]

https://www.weld.rs これだ！

[psychophy]

Matlab出身者は共感できなかろう。

[RySa]

高速化したいならPythonじゃない言語を使ったほうが良いのでは。違うのかな。

[dlive1]

pandasを使ってデータ加工を行っていますが、私達は勉強がてらにNumPyの構造化配列を用いて処理

[tettekete37564]

“データサイエンス100本ノック”

[hiro_curry]

前処理にどれほど性能が求められるかはわからないが、選択肢としては持っておいた方が良いよね

[abcdefghijklmnopqrstuvwxy5]

「考えたってわからないし」

[maketexlsr]

ツールボックスより自分で書くほうが速いってのは一般によくある話。pandasやめるんじゃなくて適宜使用するので良いのでは

[qpci32siekqd]

パンダからコアラに移るにしても、まだって感じだが。Nysolか。numpyで済むならそれで良さそう

[OkadaHiroshi]

でも軽い処理で書き捨てだとpandasは便利だよね軽い処理はしないのかなあ。

[lyiase]

ブコメと記事の両方に同意する、pandasめっちゃ便利！…だけど重いなこいつって今なってる。

[doko]

えー。今ちょうどpandasやべえpandas超便利pandas最高って思ってるところなのに / 処理速度の問題かぁ。そこがシビアになる仕事の人もいるんだろうなぁ

[mayumayu_nimolove]

coarasを始めた