<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>shinyorke</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/shinyorke/</author_url>
  <blog_title>Lean Baseball</blog_title>
  <blog_url>https://shinyorke.hatenablog.com/</blog_url>
  <categories>
    <anon>pandas</anon>
    <anon>Python</anon>
    <anon>データサイエンス</anon>
    <anon>データ分析</anon>
    <anon>高速化</anon>
  </categories>
  <description>※あくまでもイメージです（適当） 仕事じゃなくて、趣味の方の野球統計モデルで詰まった時にやったメモ的なやつです.*1 一言で言うと、 約19万レコード（110MBちょい）のCSVの統計処理を70秒から4秒に縮めました. # 最初のコード $ time python run_expectancy.py events-2018.csv RUNS_ROI outs 0 1 2 runner 0_000 0.49 0.26 0.10 1_001 1.43 1.00 0.35 2_010 1.13 0.68 0.32 3_011 1.94 1.36 0.57 4_100 0.87 0.53 0.22 5…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fshinyorke.hatenablog.com%2Fentry%2Fpandas-tips&quot; title=&quot;うわっ…私のpandas、遅すぎ…?って時にやるべきこと（先人の知恵より） - Lean Baseball&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/s/shinyorke/20190120/20190120111403.jpg</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2019-01-20 13:39:50</published>
  <title>うわっ…私のpandas、遅すぎ…?って時にやるべきこと（先人の知恵より）</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://shinyorke.hatenablog.com/entry/pandas-tips</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
