ChatGPTってやっぱすげー！

プログラムは雑に書けば教授が直してくれるのだ

今のパソコ予想で使ってる予想AIモデルの元データが２０１８年から２０２２年の５年間のデータなんだが、この５年間１１万レースを前回のback_sabun()関数に入れると、処理に１時間以上かかる計算になったんでChatGPT教授にback_sabun()関数の高速化を依頼してみた。

たった１行
次の関数の処理速度を上げたい

すると、教授は即答で

ーーーーーーーーここから教授ーーーーーーーーー
この関数の処理速度を改善するために、以下の点に注目して最適化を行います：

1. DataFrameの操作をベクトル化する：現在のコードはリスト内包表記を使用しており、ループが多く含まれています。Pandasのベクトル化された操作を使用することで、速度を向上させることができます。

2. 重複したコードを整理する：s_listが'B'または'逃'の場合の処理と、その他の場合の処理が似ています。これらを統一して整理します。

3. インデックス操作の効率化：ループ内でのDataFrameのインデックス操作を減らします。

以下に、最適化されたコードを示します。

変更点の詳細

1. ベクトル化した操作：max()やsum()などのPandasメソッドを使用して、ベクトル化された計算を行います。

2. 重複コードの削減：'B'や'逃'に特有の処理は条件分岐の中で行い、それ以外の部分は統一しました。

3. DataFrameのコピーの削減：dfやdf_2のコピーを最小限に抑えました。

これにより、ループの回数が減り、全体的なパフォーマンスが向上するはずです。
ーーーーーーーーここまで教授ーーーーーーーーー

ベクトル化ｗｗｗ
なんじゃそりゃｗ　ドカタのおっちゃんには思いつかん

で速度はどうなったかというと
１万行（約１２００レース）で試してみた

俺のコード　82.63 it/s

教授のコード 145.31 it/s

７５％の速度アップ

一生ついていきます！