research/\343\201\252\343\202\223\343\201\241\343\202\203\343\201\243\343\201\246\351\226\242\346\225\260\345\236\213\343\203\227\343\203\255\343\202\260\343\203\251\343\203\237\343\203\263\343\202\260\343\201\247\347\240\224\347\251\266\343\201\256\343\202\263\343\203\274\343\203\211\343\202\222\346\233\270\343\201\223\343\201\206.md
... ...
@@ -30,7 +30,8 @@
30 30
- またpandasは多数の構文を許容するので、間違った構文でも動いてしまう可能性がある。（そして間違った結果がDataFrameに格納されて気が付かない。）
31 31
- ライブラリのバージョンアップを容易に出来る。
32 32
- それぞれの関数にテストを付けてあれば、バージョンアップで挙動が変わらないことを保証できる。
33
- - pandasの場合は構文が結構deprecatedになることがあり、その関数内の書き方だけを修正すればプログラム全体に適用できる。
33
+ - pandasの場合は構文が結構deprecatedになることがあり、テストがあると安心してバージョンアップできる。
34
+ - その関数内の書き方だけを修正すればプログラム全体に適用できる。
34 35
- 共通化できる処理は積極的に共通化する。
35 36
- 共通したコードを使うことでメンテナンス性が向上する。
36 37
- 片方は直したけど、こっちでは直し忘れていた…ということを防げる。