728x90 Pandas_Rolling1 [PYTHON] 시계열 데이터 처리 시 Windowing 함수 최적화 7가지 방법과 성능 차이 해결 금융 데이터 분석, IoT 센서 모니터링, 그리고 이커머스의 수요 예측에 이르기까지 시계열 데이터(Time-Series Data)는 현대 데이터 사이언스의 핵심입니다. 하지만 데이터의 양이 수천만 건을 넘어서는 순간, 우리가 흔히 사용하는 Pandas의 rolling()이나 expanding() 함수는 급격한 성능 저하를 일으키며 전체 파이프라인의 병목 구간이 됩니다. 본 포스팅에서는 단순한 API 사용법을 넘어, 메모리 레이아웃의 이해와 병렬 처리를 통해 Windowing 작업 속도를 최대 100배 이상 향상시키는 전문적인 최적화 해결 전략을 제시합니다. 대규모 데이터를 다루는 엔지니어라면 반드시 알아야 할 실무 기법들을 심도 있게 다룹니다.1. Windowing 처리 방식에 따른 연산 메커니즘 차이 .. 2026. 4. 19. 이전 1 다음 728x90
