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桂川大輝

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  • PyCon (national Python conferences)

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Sep 27, 2024PyCon JP 2024PyCon (national Python conferences)talkデータフレームライブラリ徹底比較
データフレームとは、データサイエンスや機械学習、データエンジニアリング、ウェブ開発等、さまざまな分野で広く使用されてる表形式のデータ構造です。Pythonにおいては、長年にわたってpandasがデータフレームの機能を提供するライブラリのデファクトスタンダードとして位置づけられてきました。近年では、性能向上や特定の場面へ…Show less

データフレームとは、データサイエンスや機械学習、データエンジニアリング、ウェブ開発等、さまざまな分野で広く使用されてる表形式のデータ構造です。Pythonにおいては、長年にわたってpandasがデータフレームの機能を提供するライブラリのデファクトスタンダードとして位置づけられてきました。近年では、性能向上や特定の場面への適応を目的として、データフレームの機能を提供する新たなライブラリも公開されています。この時、プロジェクトに最適なライブラリを選択するために、これらの違いの多角的な理解が重要な課題となります。本発表では、2024年9月時点での情報に基づき、データフレームの機能を提供する主要...

Oct 14, 2022PyCon JP 2022PyCon (national Python conferences)talkデータに関する堅牢性と可読性を向上させるpydanticとpanderaの活用方法の提案
Pythonで実装される機械学習やデータ分析などのプログラミングでは、扱うデータがドメインに基づくことがとても重要です。そこでは、Pythonが動的型付け言語であるため、扱うデータに対して「意図しないデータの格納を許してしまう」という課題があります。また、扱うデータが複雑だった場合、「ソースコードからデータの仕様を理解…Show less

Pythonで実装される機械学習やデータ分析などのプログラミングでは、扱うデータがドメインに基づくことがとても重要です。そこでは、Pythonが動的型付け言語であるため、扱うデータに対して「意図しないデータの格納を許してしまう」という課題があります。また、扱うデータが複雑だった場合、「ソースコードからデータの仕様を理解できない」という課題もあります。特に、ドメインが重要となるデータを扱う場面ではこれらの課題が顕著に現れます。本発表では、課題を解決するために、扱うデータに対して「堅牢性」と「可読性」を向上させる2つのライブラリ、pydanticとpanderaの活用方法を提案します。また、...

Frequent co-speakers

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fujine2—2024
Junya Fukuda2—2024
Neeraj Pandey2—2024
nikkie2—2024
Rei Suyama2—2024
Shinichi Nakagawa(@shinyorke)2—2024
Takanobu Nozawa2—2024
Takanori Suzuki2—2024
Tushar Sadhwani2—2024
石原祥太郎2—2024

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