Python データ分析へのショートカット: 時間と労力を節約

• pandas<strong class="keylink">.read_csv()</strong> の chunksize パラメータを使用して、大きなファイルをチャンクに分けてロードします。
速度を上げるために並列読み込みに
• dask などの ツール を使用することを検討してください。

データ前処理の高速化

• numpy の vectorize 関数を使用して、python 関数を NumPy array 演算に変換します。
• pandas の .apply() メソッドと .map() メソッドを使用して、操作を並行して実行します。
データ型を変換して
• 計算を最適化します。たとえば、pandas.to_numeric() を使用してオブジェクトを数値に変換します。

コンピューティング パフォーマンスの向上

速度を上げるために、

numba
• を使用して Python コードをコンパイルします。 並列コンピューティングに
joblib
• を使用して、タスクを複数の CPU に分散します。 コンピューティング能力を向上させるために、AWS や
Azure
• などの クラウド コンピューティング プラットフォームの使用を検討してください。 <strong class="keylink"> </strong>

データ視覚化の最適化

matplotlib

の
• pyplot.show(block=False) オプションを使用して、バックグラウンドでグラフを描画します。 より豊富な視覚化を実現するには、plotly
などの対話型
• visualization ライブラリの使用を検討してください。 #seaborn などの高度な視覚化ライブラリを探索して、複雑で有益なグラフを作成します。
• 既製のリソースを活用する

scikit-learn、

statsmodels

、
• scipy などのライブラリから 機械学習と統計 アルゴリズムを利用します。 。 pandas、NumPy
、
• Jupyter Notebook などの PyData エコシステムのツールを使用して、さまざまなデータにアクセスします。分析能力とコミュニティサポート。 自動化されたタスク

Python スクリプトの使用 データ抽出、前処理、分析などの繰り返しのタスクを自動化します。

• airflow などのワークフロー管理ツールを探索して、複雑なデータ パイプラインを作成します。 <strong class="keylink"> </strong>
• その他のヒント<strong class="keylink"> </strong> コードを最適化してメモリ使用量を削減し、効率を向上させます。

デバッガーとパフォーマンス分析ツールを使用してボトルネックを特定し、修正します。

学習

コードを簡素化するリスト内包表記、ジェネレーター、ラムダ式などの高度な Python 機能。

• オンライン コミュニティやフォーラムに参加して、他の
データ アナリスト
• から洞察やサポートを得てください。

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