country
0 US
1 Canada
2 UK
3 Germany
4 China
5 Korea
6 Brazil
이렇게 생겨 먹은 데이터 옆에
'countinental' 컬럼 추가 하고 싶을때
1.==========================
gr1 = ['China','Korea']
gr2 = ['UK', 'Germany']
gr3 = ['US','Canada']
이렇게 리스트 만들어서 조건부로 붙이는 경우
numpy로 붙이는 경우랑
2.========================
china asia
korea asia
uk europe
germany europ
..
이딴식으로 된 테이블 외부파일로 만들어서
인파일시켜서 머지(조인) 시킬때
후자가 전자보다 두 배 빠르더라.
방금 100만건 자료가지고 햇는데
전자는 0.6초
후자는 0.3초
나왓으니
앞으롱 ㅣ짓거리할 프붕이들은 후자를 하도록...
나도 방금의 과학적 발견을
내 비밀 블로그에 남겨둘 예정이다
프붕이들 참고해~
그냥 단순 생각으로도 배열화 하면 참조경로를 한번이상 스캔한다고 생각 안해봤냥?
그런 머가리가 없음... 똥인지 된장인지 먹어봐야 암... 쏘리...