특정 배열에서 dict을 이용해서 바꿔야 하는 경우가 있다. 기존에는 바꾸기 위해서 pandas에 replace를 사용하였는데, 이것이 은근 계산 비용이 많이 든다. 그래서 이 부분을 바꾸기 위해서 찾다가 발견한 것이 있어 공유한다. Code def replace_with_dict(ar, dic): # Extract out keys and values k = np.array(list(dic.keys())) v = np.array(list(dic.values())) # Get argsort indices sidx = k.argsort() # Drop the magic bomb with searchsorted to get the corresponding # places for a in keys (using ..

피드백을 좋아합니다! 머신러닝을 할 때 category 형식은 숫자 형식으로 바꿔줘야 한다. 이럴 때 가장 쉬운 방법은 cat.codes를 사용하면 빠르게 바꿀 수 있다. category["nameDest"].cat.codes 하지만 가끔 이렇게 바꾼 코드를 다시 바꿔서 사용해야 할 때가 있다. 저런 식으로 5개짜리 category랑 2722362 같이 엄청나게 많은 숫자가 나오는 것을 알 수 있다. 실제로 여러가지 multiprocessing으로도 테스트를 해보고 그냥 해본 것도 해보니 결론적으로 그냥 한 개씩 하는 것이 내가 했을 때는 빨랐다... 왜 그럴까?.... ㅠㅠㅠ 암튼 다음과 같이 결과물을 공유하려 한다. 버전 1 partition을 나눠서 했을 경우 column 별로 multiproces..