DataFrameに関数を適応したいとき
こちらを参照した．
基本的に各列，各行に関数を適応したいときは
DataFrame.apply
というようにDataFrameのメソッドのひとつであるapplyメソッドを使えば良い
・各列に対して関数を適応したいとき
DataFrame.apply(関数)
・各行に対して関数を適応したいとき
dataframe.apply(関数, axis=1)
map関数を使うのは賢明ではありません．
map(method, DataFrame)
で得られるものはデータフレームではなく，mapオブジェクトです．
a = map(sample_method, sample_df)
print(type(a))
# 結果 map
python処理を早くするために
1.単純なfor文の代わりにmapまたはリスト内包表記で代用しよう
2.SQLクエリを何度も実行するのはやめよう
3.オブジェクトへの参照回数はなるべく減らそう
4.データフレームの読み書きにはcsvではなくpickleを使おう
まず1について．
これによると関数を呼び出す際はひとまずmapをつかっとくのが無難っぽい．
次に4について
yutori-datascience.hatenablog.com
これによるとこれはcsvの読み込みの早さはdask ≒ pickle >>read_csv
daskは使っと事ないからわからんので私のような雑魚はpickleをつかおう．
ただし，pickleだとメモリに全部一気に展開がされてしまうので，大きなデータサイズのcsvを読む場合だと他の処理如何でメモリリークが起こりそう．一行ずつ処理したり，並列で処理できるようにするのが理想だよね..
■
dataframeをseiriesとして一行ずつ取り出す
■
２つのデータフレーム（シリーズ）間で共通する要素だけを取り出す
arXiv ACL2018に参加した
最初の論文
Probabilistic FastText for Multi-Sense Word Embeddings
Sentence-State LSTM for Text Representation
センテンスのベクトル表現を獲得する手法
Takanori Nakai, Data scientist at D2c | SlideShare
のスライドが参考になる
知識ベースの情報を組み込んだ
Effective Pythonのまとめ
pythonコードを綺麗に書く方法を学ぶために、こちらの本を借りました。
Effective pythonです。
項目1: 使っているPythonのバージョンを知っておく
項目2: PEP8スタイルガイドに従う
項目3: bytes, str, unicodeの違いを知っておく
項目4: 複雑な式の代わりにヘルパー関数を書く
こちらを参照
Effective Pyhton メモ 項目4 複雑な式の代わりにヘルパー関数を書く
項目5: シーケンスをどのようにスライスするか知っておく
項目6: 一つのスライスでは，start, end, strideを使わない
項目7:
