このレッスンですでにお気づきのとおり、ある種のベクトル化を使うことで大きな高速化が得られました。
この改善はどこから来ているのでしょうか？
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
この章では、なぜ効率的なコードが重要なのかを概観し、特定の行・列やランダムな行・列を効率よく選択する方法を学びます。
この章では、replace() 関数を使って、リストや辞書により単一または複数の値を置換する方法を紹介します。
この章では、Pandas DataFrame を反復処理するさまざまな方法を示し、その中でもベクトル化が最も効率的である理由を説明します。
現在の演習
この章では、groupby() 関数の概要と、値をその場で変換したり、欠損値を置換したり、グループ単位で複雑な関数を適用する方法を解説します。
