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How to use pandas the wrong way

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Metadaten

Formale Metadaten

Titel How to use pandas the wrong way
Serientitel EuroPython 2017
Autor Battiston, Pietro
Lizenz CC-Namensnennung - keine kommerzielle Nutzung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen 3.0 Unported:
Sie dürfen das Werk bzw. den Inhalt zu jedem legalen und nicht-kommerziellen Zweck nutzen, verändern und in unveränderter oder veränderter Form vervielfältigen, verbreiten und öffentlich zugänglich machen, sofern Sie den Namen des Autors/Rechteinhabers in der von ihm festgelegten Weise nennen und das Werk bzw. diesen Inhalt auch in veränderter Form nur unter den Bedingungen dieser Lizenz weitergeben
DOI 10.5446/33784
Herausgeber EuroPython
Erscheinungsjahr 2017
Sprache Englisch

Inhaltliche Metadaten

Fachgebiet Informatik
Abstract How to use pandas the wrong way [EuroPython 2017 - Talk - 2017-07-12 - Anfiteatro 1] [Rimini, Italy] UPDATE: slides and materials can be found at http://pietrobattiston.it/python:pycon#europython rimini july 2017 The pandas library represents a very efficient and convenient tool for data manipulation, but sometimes hides unexpected pitfalls which can arise in various and sometimes unintelligible ways. By briefly referring to some aspects of the implementation, I will review specific situations in which a change of approach can make code based on pandas more robust, or more performant. Some examples: inefficient indexing multiple dtypes and efficiency implicit type casting HDF5 storage overhead GroupBy.apply()... when you don't actually need i

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