データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust） - Qiita
データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust）Pythonpandasデータ分析データ可視化pandas-profiling Pythonのpandas-profilingと、pixiedustの2つのライブラリを使うと、データの集計・グラフの作成が、感動的なほど早く終わることを実感したので共有します。 Excelでデータ集計・グラフ作成した場合と比較すると、体感で100倍くらい早く終わります（誇張ではなく） Pythonで爆速でデータ集計する方法（体感所要時間：5分） 前提： 以下の環境が整備されていることは、前提とします。 Pythonのインストール（約30分） データ分析に必要な各種ライブラリのインストール（約30分） →numpy, matplotlib, pandas, jupyter など →Anac
いげ太のブログ: [C#] Excel COM をエレガントに扱う試み
あくまで試みであって、ベスト プラクティスなんかでは到底ないのであしからず。要はチラ裏ネタだ。て、このブログ自体チラ裏以外の何物でもないか。 さて、ここ最近 COM 周りについて調べているのだけれど、サンプル コードがなかなか見つからない。こうすればいい、ああすればいいって方法論は見かけるんだけど、じゃあ具体的にどうするのってのは書いてくれていない。そこは自分で考えろ、てことなんだろうか。 で、ない中で見つけたのが Hongliang さんの記事。んー、とってもありがたい。そして、とっても難しい。 自分の不勉強を思い知らされ、とりあえずとばかりに前回はお勉強エントリを書き、そして今回、実装にこぎつけた。こんな感じでどうだろうか。 using System; using System.Collections; using System.Collections.Generic; using S
C# - COM オブジェクトの参照カウントを解放する
COM オブジェクトを扱う場合は、参照カウントの解放を意識しなければなりません。使用した COM オブジェクトの参照カウントが、正しくデクリメントされていないと意図したタイミングでプロセスが解放されません。 参照カウントのデクリメントは、System.Runtime.InteropServices.Marshal クラスにある ReleaseComObject メソッドを使用します。COM ラッパ オブジェクト (COM そのものではない) の参照が未到達になれば、ガベージ コレクションを実行して解放することができますが、こちらはあくまでも保険です。 参照カウントのデクリメント解放自体は、ReleaseComObject メソッドを呼び出すだけですので難しくはありません。面倒なのは、ReleaseComObject メソッドを実行するために、参照したものをすべて変数へ格納しておく必要がある
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C# Excel操作覚え書き
