インデックスをリセットした時に列名と実際に入っているデータの内容が一致せず、わかりづらくなっていました(下図の左側参照)。2.0.0の変更により、実態に合った列名がつくようになり、使い勝手が良くなりました(下図の右側参照)。2.0.0では既存機能に関する仕様変更がありました。changes)」の節を参照してください。最後に、パフォーマンスの改善例について紹介します。2.0.0では、既存機能の処理速度の改善が行われました。ピックアップして紹介します。isna()の実行速度の違いを確認してみましょう。次のように1万行あるデータを作成します。使った時の速度を比較してみましょう。df.isna()筆者の環境では、それぞれ次のような結果になりました。2.0.0では474マイクロ秒となっており、3倍以上高速化していることがわかります。2.0.0ではグループ化やマルチインデックスなど、さまざまな機能のパフォーマンスが改善しました。improvements)」の節を参照してください。2.0.0の更新内容をピックアップして紹介しました。パフォーマンスの改善は、大規模データセットが扱いやすくなって嬉しい改善ですね。実際に試してみてください。2.0.0に対応させる予定です。楽しみにしてお待ちください。12:00このブログはPyQ開発スタッフが運営しています。技術書1冊分の価格ではじめるPython独学プラットフォームです。Pythonの基本から機械学習・データ分析まで、実際にコードを書きつつブラウザだけで学べます。Pythonお悩み解決で紹介しているような疑問が解決できるプラン(スタンダードプラン)もあるので、プログラミング学習をサポートする先輩プログラマーのような存在が必要になったときには、是非検討してみてくださいね。»Python学習チャンネルPython独学プラットフォームPyQ(パイキュー)の公式ブログです。PyQのリリース情報やカリキュラム紹介だけでなく、プログラミング学習者向けにPythonのQ&A、プログラミング学習tipsなどを配信しています。正式版がリリースされました。reserved.引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。