R ユーザーのための Pandas 実践ガイド II: siuba と datar - ill-identified diary

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R ユーザーのための Pandas 実践ガイド II: siuba と datar - ill-identified diary

概要以前にも書いたように Python の pandas は参照透過性に欠けるため, 何度も書き換えて使用するよう... 概要以前にも書いたように Python の pandas は参照透過性に欠けるため, 何度も書き換えて使用するような使い方に向いていない. これは pandas の用途と合わない. pandas をもっと快適にデータハンドリングする方法がないか探したところ, siuba, datar というパッケージを見つけたので紹介する. これらのパッケージの特徴を挙げ, 実験によるパフォーマンス比較してみた. 個人的には siuba のほうが信頼できると思うが, 現時点ではどちらも発展途上のパッケージである. 以前の続きということでタイトルを踏襲したが, 実は私がこれらのパッケージを知ったのは昨日なので「実践」的かどうかは少し疑わしいタイトルの通り R を知っている pandas ユーザーを想定読者としているが, R ユーザでなくても再利用のしやすい書き方は知っていて損はないと思う. その場合は実

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