Pythonでの効率的なデータ処理

大量のデータを効率的に処理するためのテクニックを紹介します。

基本原則

1. ベクトル化を活用する

ループを避け、NumPyやPandasのベクトル演算を使用しましょう。

python
# 悪い例
result = []
for x in data:
    result.append(x * 2)

# 良い例
result = data * 2

2. メモリを意識する

大きなデータセットを扱う場合、チャンク処理を検討してください。

3. 並列処理を活用する

CPU負荷の高い処理には、multiprocessingを使用しましょう。

おすすめツール

• Polars: Pandasより高速なデータフレームライブラリ
• Dask: 大規模データの分散処理
• Ray: スケーラブルな並列処理

結論

適切なツールと手法を選ぶことで、Pythonでも高速なデータ処理が可能です。