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※数値はWhat is the fastest way to upload a big csv file in notebook to work with python pandas?より引用 pickleがPythonオブジェクトをダイレクトに扱う（そのための制約やセキュリティ関係での配慮の必要性などが少しある）のを考えれば、CSVなどと比べればHDF5でも必要十分と言えそうです。 他の言語でも使える pickleだと基本的に他の言語で扱えません。私の今いる会社だとPython以外にもRだったりを使っている方がいらっしゃいますし、他の会社ではJavaなりGoなりで扱う必要が出てくるケースもあるかもしれません。 また、pickleではPythonバージョンによるプロトコル番号的なところも絡んできます。 （とはいえ、もうPython2系を新しく使い始めるケースはほぼ無いと思いますし、万一必要
今日のお題 前回の記事ではPythonとPandasを使ってExcelファイルを読みましたが、今回はその詳しい解説とその続きです。 C++,C#などでそこそこ熟練したプログラマーがPythonに初めて触れたときの感想、といった内容になってきました。 Excelシートの内容をDataFrameに変換 まずは前回記事のコードの解説からです。 # インポート import pandas as pd # ファイルのロード filename = "C:\work\in\実験.xlsx" file = pd.ExcelFile(filename, encoding='utf8') # シートをDataFrame型として読み込んで、リストに格納 df_list = [] for sheet in file.sheet_names: df_list.append(file.parse(sheet)) fo
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