Elkezdtem pythonozni, mivel machine learninget tanulok, és ahhoz vagy python vagy R javasolt. Legjobb mindkettőhöz érteni, most a pyhon van soron.

Akit érdekel bátran vágjon bele, a nyelv nem nagy szám (nekem ronda ez a kettőspontos mindenség, de majd megszokom), a tanulást a libek megismerése viszi el (kb. mint a legtöbb nyelvnél).

Mivel van sok tőzsdei adatom ezeken futtatom az ML libeket. A legtöbb példában napos adatokat használnak, de én intraday akarok keresgélni, ami sokkal több adatot jelent. Valószínűleg bajban leszek, pl. a Support Vector Machine o(n^4)-es alg, quadratikus, így nem tolhatok rá túl sok adatot.
De már az elején elakadtam, mert 1-2M CSV betöltése is 10mp volt.

Mindenféléket írtak a stackoverflown, csak a megoldást nem.

sym1 = pd.io.parsers.read_csv(os.path.join(datadir, '%s.txt' % symbol),
header=None, index_col=0, nrows = rows, parse_dates=[['Date', 'Time']],
infer_datetime_format=True,
names=['Date', 'Time','Open','High','Low','Close', 'Up', 'Down'], usecols=['Date', 'Time','Close'])

Az infer_datetime_format=True hozott megoldást, valamiért a dátum parsolása csapnivaló, ezen flag nélkül. A read_csv doksija írta, onnan jött az ötlet:
“infer_datetime_format : boolean, default False

If True and parse_dates is enabled, pandas will attempt to infer the format of the datetime strings in the columns, and if it can be inferred, switch to a faster method of parsing them. In some cases this can increase the parsing speed by 5-10x.”

Could you hire me? Contact me if you like what I’ve done in this article and think I can create value for your company with my skills.