Pandasを使うのをやめてScalaでSparkを使い始めましょう - Qiita
なぜデータサイエンティストやデータエンジニアがPandasの代替としてScalaとSparkを使うことを考えるべきなのか、どのように使い始めるのか ソース: https://unsplash.com/photos/8IGKYypIZ9k PandasからScala + Sparkへの移行は思うほど大変なことではなく、結果としてお使いのコードが高速になり、おそらくより良いコードを書くことになるでしょう。 データエンジニアとしての私の経験を通じて、Pandasでデータパイプラインを構築すると、増加するメモリーの使用量についていくために定期的にリソースを増強することが多くの場合必要となることを知りました。さらに、予期しないデータ型やnullによって多くの実行時エラーに遭遇しました。代わりにScalaとSparkを用いることで、ソリューションはより堅牢なものとなり、リファクタリングや拡張が容易にな
Pandas: Splitting (Exploding) a column into multiple rows
Recently, while working with on something in my office, I faced a small but interesting problem. I had to clean some data and the data was not normalized. In one of the columns, a single cell had multiple comma seperated values. I could not find out the distribution of how frequently the value was appearing without splitting these cells into individual cells of their own; creating new rows. Exampl
pandasで文字列にスライスを適用して任意の位置・長さの部分を抽出 | note.nkmk.me
pandas.DataFrameの列（= pandas.Series）に対してPythonの文字列（組み込み型str）のメソッドを適用するには、.str（strアクセサ）を使う。 関連記事: pandasの文字列メソッドで置換や空白削除などの処理を行う 例えば、str.match()やstr.extract()を利用して文字列の一部を正規表現で抽出できる。 関連記事: pandasの文字列から正規表現で抽出して新たな列を生成 ここでは、スライスを使って先頭や末尾など任意の位置から任意の長さ（文字数）の文字列を抽出して新たな列を生成する方法を説明する。 pandasの文字列の列にスライスを適用 先頭の文字を抽出 末尾の文字を抽出 増分（step）を指定して抽出 任意の位置の1文字を抽出 pandas.DataFrameの列として追加 数値を文字列に変換しスライス適用 Pythonのスライスの
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How to round dates to week starts in Pandas
Truncate `TimeStamp` column to hour precision in pandas `DataFrame`
seabornで描写したtsplotのx軸へ日付を使用する - Qiita
