Pandas の Copy-On-Write 実装ガイド

はじめに

この実験では、Python Pandas における Copy-On-Write (CoW) の概念を理解して実装するための手順を示します。CoW は、コピーをできる限り遅らせることでパフォーマンスとメモリ使用量を向上させる最適化戦略です。また、複数のオブジェクトの偶発的な変更を回避するのに役立ちます。

VM のヒント

VM の起動が完了したら、左上隅をクリックして ノートブック タブに切り替え、Jupyter Notebook を使って練習しましょう。

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Copy-On-Write の有効化

まず、pandas で CoW を有効にしましょう。これは、pandas の copy_on_write コンフィグレーション オプションを使用して行うことができます。以下に、グローバルに CoW を有効にする 2 つの方法を示します。

## pandas と numpy ライブラリをインポート
import pandas as pd

## set_option を使用して CoW を有効にする
pd.set_option("mode.copy_on_write", True)

## または直接代入を使用する
pd.options.mode.copy_on_write = True

DataFrame を使った Copy-On-Write の理解

では、DataFrame を作成して、CoW がデータの変更にどのように影響するか見てみましょう。

## DataFrame を作成
df = pd.DataFrame({"foo": [1, 2, 3], "bar": [4, 5, 6]})

## DataFrame のサブセットを作成
subset = df["foo"]

## サブセットを変更
subset.iloc[0] = 100

## 元の DataFrame を表示
print(df)

DataFrame で Copy-On-Write を実装する

では、DataFrame を変更する際に CoW をどのように実装するか見てみましょう。

## CoW を有効にする
pd.options.mode.copy_on_write = True

## DataFrame のサブセットを作成
subset = df["foo"]

## サブセットを変更
subset.iloc[0] = 100

## 元の DataFrame を表示
print(df)

Copy-On-Write とチェーンド代入の理解

では、チェーンド代入が CoW とどのように機能するかを理解しましょう。

## DataFrame を作成
df = pd.DataFrame({"foo": [1, 2, 3], "bar": [4, 5, 6]})

## CoW の原則に違反するチェーンド代入を適用
df["foo"][df["bar"] > 5] = 100

## DataFrame を表示
print(df)

Copy-On-Write を使ったチェーンド代入の実装

最後に、loc メソッドを使って Copy-On-Write を伴うチェーンド代入をどのように実装するか見てみましょう。

## DataFrame を作成
df = pd.DataFrame({"foo": [1, 2, 3], "bar": [4, 5, 6]})

## 'loc' を使って Copy-On-Write を伴うチェーンド代入を適用
df.loc[df["bar"] > 5, "foo"] = 100

## DataFrame を表示
print(df)

まとめ

この実験では、Copy-On-Write (CoW) の概念と、Python Pandas でそれを実装する方法について学びました。また、CoW がデータの変更にどのように影響するか、およびチェーンド代入とどのように機能するかを理解しました。CoW を使用することで、コードのパフォーマンスとメモリ使用量を最適化することができます。