■目的

300万個のIDそれぞれに対して、１ヶ月分のデータが用意されている
データの中身は、説明変数と目的変数が１つずつ。
つまりテーブルのカラムは、ID、説明変数x、目的変数yの３つ
レコード数は300万×30日 ≒ 9000万

この時、300万のIDそれぞれに対し、30日分の説明変数と目的変数の単回帰を行い、
アウトプットとしてそれぞれのIDに対して相関係数、傾き、p値を格納したい。

##■方針
300万のIDに対し、forループの中で回帰を行い、結果をリストとして格納
最後にリストを結合してデータフレームとする。
この手法の速さに関してはこちらを参照

##■環境

EC2インスタンス(ubuntu: r5d.4xlarge)
JupyterLab 0.35.3

##■課題
単純にデータフレームから各IDに対応するレコードをクエリ抽出すると、時間がかかる（1idあたり約13秒）

code1.py

for id in id_list:
    tmp_x = df[df.id == id].x
    tmp_y = df[df.id == id].y

##■解決策

idをindexにしdf.loc[]で抽出することで高速化 (1idあたり約3.9秒)

code2.py

df.index = df.id
for id in id_list:
	tmp_x = df.loc[id].x
	tmp_y = df.loc[id].y

上記と合わせて、pandasデータフレームの代わりにdaskデータフレームを使用 (1idあたり1.7秒)
※daskとはなんぞや

code3.py

import dask.dataframe as dd
import multiprocessing

df.index = df.id
# 現環境では cpu_count = 32
ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=multiprocessing.cpu_count())
for id in id_list:
	tmp_x = ddf.loc[id].x.compute()
	tmp_y = ddf.loc[id].y.compute()

##■結論
まだ遅い。これだと全データの処理が完了するのに２ヶ月かかってしまう。。

##■今後の予定
現状、１つのIDにつき30レコードが格納されている状況であるのを、30日分のデータをリストとして１セルに格納することで1IDにつき1レコードにする
こうすることで、ループ処理に内包処理が使用できるため、処理速度の向上が望める可能性がある。
(ただしそもそも30レコード → 1レコードへの変換にどれだけ時間がかかるか。。。 pivot_tableですんなりいってほしい)