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
... ...
@@ -27,7 +27,7 @@
27 27
- できる限りテストを付けるのが大事である。
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- 思ったよりも自分はPandasの挙動は把握できていない場合がある。
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- 特にダウンサンプリング、アップサンプリングの挙動は難しい。
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- - また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。）
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+ - 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。）
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- ライブラリのバージョンアップを容易に出来る。
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- 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。
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- 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。