pip install pyogrio -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simpl dask_geopandas简单示例 将 GeoPandas DataFrame...然后，将其转换为 Dask-GeoPandas DataFrame： python import dask_geopandas 将 GeoPandas DataFrame 分区为 Dask-GeoPandas...DataFrame，这里分为4个部分 ddf = dask_geopandas.from_geopandas(df, npartitions=4) 默认情况下，这会根据行来简单地重新分区数据。...python import dask.dataframe as dd import dask_geopandas 从 CSV 文件读取数据 ddf = dd.read_csv('...') # 使用你的文件路径替换...例如，在合并或连接操作之前，仔细考虑是否所有列都需要参与操作。 使用更高效的空间连接 在使用dask_geopandas进行空间连接时，确保操作是高效的。
读取 CSV 并获取 PANDAS DATAFRAME 所需的时间 如果我们通过 Dask 和 DataTable 读取 CSV，它们将分别生成 Dask DataFrame 和 DataTable DataFrame...但是，要从 Dask 和 DataTable 创建 CSV，我们首先需要将给定的 Pandas DataFrame 转换为它们各自的 DataFrame，然后将它们存储在 CSV 中。...出于实验目的，我在 Python 中生成了一个随机数据集，其中包含可变行和三十列——包括字符串、浮点数和整数数据类型。 2....Dask 和 DataTable 读取 CSV 文件并生成 Pandas DataFrame 所花费的时间（以秒为单位）。...实验 2：保存到 CSV 所需的时间 下图描述了 Pandas、Dask 和 DataTable 从给定的 Pandas DataFrame 生成 CSV 文件所花费的时间（以秒为单位）。
的API访问 步骤1：将JSON文件加载到Dask Bag中 将JSON文件加载到一个Dask Bag中，每个块的大小为10MB。...然后使用.map（）函数将JSON.LOADS函数应用于Dask Bag的每一行，将JSON字符串解析为Python字典。...由于Dask支持方法链，因此我们可以仅保留一些必需的列，然后删除不需要的列。...Bag转换为DASK DATAFRAME 数据加载的最后一步是将Dask Bag转换为DASK DATAFRAME，这样我们可以使用类似Pandas的API进行访问。...只需要一行代码就可以下载预训练的模型，我们还编写了一个简单的辅助函数，将Dask dataframe分区的整个文本列转换为嵌入。
cuDF介绍 cuDF是一个基于Apache Arrow列内存格式的Python GPU DataFrame库，用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。cuDF还提供了类似于pandas的API。...Dask: Dask是一个灵活的Python并行计算库，使得在工作流程中平滑而简单地实现规模化。在CPU上，Dask使用Pandas来并行执行DataFrame分区上的操作。...Dask-cuDF: Dask-cuDF在需要的情况下扩展Dask，以允许其DataFrame分区使用cuDF GPU DataFrame而不是Pandas DataFrame进行处理。...此外，cuDF还支持用于十进制、列表和“结构”值的特殊数据类型。 缺失值： 与Pandas不同，cuDF中的所有数据类型都是可为空的，意味着它们可以包含缺失值（用cudf.NA表示）。..."c": list(range(20)), } ) # read data directly into a dask_cudf.DataFrame with read_csv pdf = pd.DataFrame
因此，我们将创建一个有6列的虚拟数据集。第一列是一个时间戳——以一秒的间隔采样的整个年份，其他5列是随机整数值。 为了让事情更复杂，我们将创建20个文件，从2000年到2020年，每年一个。...在开始之前，请确保在笔记本所在的位置创建一个数据文件夹。...下面是创建CSV文件的代码片段: import numpy as np import pandas as pd import dask.dataframe as dd from datetime..., day=1), end=datetime(year=year, month=12, day=31), freq=’S’ ) df = pd.DataFrame...处理单个CSV文件 目标:读取一个单独的CSV文件，分组的值按月，并计算每个列的总和。 用Pandas加载单个CSV文件再简单不过了。
它可以采用不同类型的输入数据，例如字典、列表、ndarray等。在创建DataFrame对象之后，您可以使用各种方法和函数对数据进行操作、查询和分析。...以下是一些常用的参数：data：输入数据，可以是字典、列表、ndarray等。index：为DataFrame对象的索引指定标签。...columns：为DataFrame对象的列指定标签。dtype：指定列数据的数据类型。copy：是否复制数据，默认为False。...访问列和行：使用列标签和行索引可以访问DataFrame中的特定列和行。增加和删除列：使用assign()方法可以添加新的列，使用drop()方法可以删除现有的列。...Dask：Dask是一个灵活的并行计算库，使用类似于pandas.DataFrame的接口来处理分布式数据集。Dask可以运行在单台机器上，也可以部署在集群上进行大规模数据处理。
Dask 由两部分组成： 用于并行列表、数组和 DataFrame 的 API 集合，可原生扩展 Numpy 、NumPy 、Pandas 和 scikit-learn ，以在大于内存环境或分布式环境中运行...它基于 Dask-cuDF 库构建，可提供高级抽象层，从而简化大规模高性能 ETL 运算的创建。...借助 Pandas DataFrame ，Dask 可以在时间序列分析、商业智能和数据准备方面启用应用程序。...Dask-ML 是一个用于分布式和并行机器学习的库，可与 Scikit-Learn 和 XGBoost 一起使用，以针对大型模型和数据集创建可扩展的训练和预测。...他们利用 Dask 创建一个熟悉的界面，让科学家掌握超级计算能力，推动各领域取得潜在突破。 | 沃尔玛实验室 作为零售领域巨头，沃尔玛利用海量数据集更好地服务客户、预测产品需求并提高内部效率。
Pandas 有两个竞争对手，一个是 Dask[1] 另一个是 DataTable[2]，不过 Pandas 太牛逼了，其他两个库都提供了与 Pandas 的 DataFrame 相互转换的方法。...它们都可以用来读写 Excel 有网友对此做了读写性能测试[3]，先生成随机数据集，其中包含可变行和三十列——包括字符串、浮点数和整数数据类型。每个测试重复了五次，取其平均值。...下面是测试结果: 读取 csv 当行数少于一百万时，Dask 和 Pandas 从 CSV 生成 Pandas DataFrame 的时间大致相同。...但是，当我们超过一百万行时，Dask 的性能会变差，生成 Pandas DataFrame 所花费的时间要比 Pandas 本身多得多。...写入 csv Dask 在将 Pandas DataFrame 存储到 CSV 方面的表现都比 Pandas 差。而 DataTable 表现最好，比 Pandas 提高了近 8 倍。
Dask DataFrame会被分割成多个部门，每个部分称之为一个分区，每个分区都是一个相对较小的 DataFrame，可以分配给任意的worker，并在需要复制时维护其完整数据。...Name: U_Id, dtype: bool Dask Name: loc-series, 348 tasks U_Id列缺失值数目为0 T_Id列缺失值数目为0 C_Id列缺失值数目为0...Be_type列缺失值数目为0 Ts列缺失值数目为0 .dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th...U_Id列缺失值数目为0 T_Id列缺失值数目为0 C_Id列缺失值数目为0 Be_type列缺失值数目为0 Ts列缺失值数目为0 WARNING: Ignoring invalid distribution...Name: Be_type1, dtype: object 最后创建一个DataFrame用来存储等下计算出的用户行为。
yellow_tripdata/yellow_tripdata*.parquet”; 进行数据转换:a)连接两个DF，b)根据PULocationID计算行程距离的平均值，c)只选择某些条件的行，d)将步骤b的值四舍五入为2...位小数，e)将列“trip_distance”重命名为“mean_trip_distance”，f)对列“mean_trip_distance”进行排序 将最终的结果保存到新的文件 脚本 1、Polars...df_trips, df_zone def pl_read_parquet(path, ): """ Converting parquet file into Polars dataframe...as pl import time def pl_read_parquet(path, ): """ Converting parquet file into Polars dataframe...函数功能与上面一样，所以我们把代码整合在一起： import dask.dataframe as dd from dask.distributed import Client import time
有一点需要注意的是，你对raw的操作都不会真正的运算下去，只会继续添加计划，至于当我们使用compute()函数时它才会真正开始运算，并返回pandas.DataFrame格式的对象。...当我们把整个计划框架搭建好了，比如我们有以下处理流程： （1）先导入； （2）添加一列Z字段，计算规则是raw的X列和Y列的和：raw[‘Z’]=raw[‘X’]+raw[‘Y’] （3）把Z字段中等于...0的样本都挑选出来，new=raw[raw[‘Z’]==0] （4）返回DataFrame格式的new对象，new=new.compute() 在以上数据处理的计划中，只有执行到第（4）步时程序才会真正动起来...乍一听，感觉dask好像很牛逼，是不是Numpy和pandas中所有的操作都可以在dask中高效地实现呢？不存在的。dask也有自身的瓶颈。...比如分组、列运算、apply，map函数等。还是，其使用限制主要有： 1.设定Index和与Index相关的函数操作。
Dask提供了两种主要的数据结构：Dask.array和Dask.dataframe。在本文中，我们将重点介绍Dask.array，它是Dask中用于处理多维数组数据的部分。...和Numpy类似，我们可以通过传入一个列表或元组来创建一个一维数组： import dask.array as da # 创建一维Dask数组 arr = da.array([1, 2, 3, 4,...例如，假设我们有一个较大的数组，我们希望将其分成100行和100列的小块： import dask.array as da # 创建一个较大的Dask数组 arr = da.random.random...，并将其拆分成了1000行和1000列的小块。...在未来，Dask.array将继续发展，为科学计算和工程领域带来更多的便利和效率。我们期待Dask.array在大数据处理、机器学习和科学研究等领域的更广泛应用。 感谢阅读。
它提供了高级的数据结构，如分布式数组（Dask Array）和数据帧（Dask DataFrame），使得用户能够在分布式内存中处理数据，就像操作常规的NumPy数组或Pandas DataFrame一样...multiprocessing multiprocessing 是Python标准库的一部分，用于创建多进程应用程序。它允许程序利用多核处理器的能力，通过创建独立的进程来执行任务，从而实现并行计算。...区别：与线程相比，进程间通信复杂，创建和管理成本较高，但不受GIL限制。...线程池自动管理线程的创建和回收，减少了线程创建的开销。 特长与区别： 特长：简化线程池管理，适合I/O密集型任务，快速任务调度。 区别：受GIL限制，在CPU密集型任务中可能不会带来性能提升。...小结 以上测试均为七次循环求平均 获胜者为joblib 当然只是这里的任务比较特别，要是涉及到纯大型数组计算可能还是dask更胜一筹 简单说一下，当资源为2核8g或者数据量较小时，并行可能并无优势，可能调度完时循环已经跑完了
在 Dask 上进行实验 DataFrame 库 Dask 提供可在其并行处理框架上运行的分布式 DataFrame，Dask 还实现了 Pandas API 的一个子集。...Dask 为 Pandas 用户提供精细调整的定制，而 Pandas on Ray 则提供一种以最少的工作量实现更快性能的方法，且不需要多少分布式计算的专业知识。...数据科学家应该用 DataFrame 来思考，而不是动态的任务图 Dask 用户一直这样问自己： 我什么时候应该通过 .compute() 触发计算，我什么时候应该调用一种方法来创建动态任务图？...这个调用返回的是 Dask 数据帧还是 Pandas 数据帧？ 使用 Pandas 的数据科学家不一定非得是分布式计算专家，才能对数据进行高效分析。Dask 要求用户不断了解为计算而构建的动态任务图。...MAX 案例研究 为了查看逐行操作和逐列操作时三者的对比结果，我们继续在相同的环境中进行实验。 ?
官方：https://dask.org/ Dask支持Pandas的DataFrame和NumpyArray的数据结构，并且既可在本地计算机上运行，也可以扩展到在集群上运行。...Numpy、pandas Dask引入了3个并行集合，它们可以存储大于RAM的数据，这些集合有DataFrame、Bags、Arrays。...Dask的使用是非常清晰的，如果你使用NumPy数组，就从Dask数组开始，如果你使用Pandas DataFrame，就从Dask DataFrame开始，依此类推。...对于原始项目中的大部分API，这些接口会自动为我们并行处理较大的数据集，实现上不是很复杂，对照Dask的doc文档即可一步步完成。...有时问题用已有的dask.array或dask.dataframe可能都不适合，在这些情况下，我们可以使用更简单的dask.delayed界面并行化自定义算法。例如下面这个例子。
ETL工具也是一样，这些工具为我们提供图形化界面，让我们将主要的精力放在 规则上，以期提高开发效率。...我找不到这些工具的完整列表，所以我想我可以使用所做的研究来编译一个工具-如果我错过了什么或弄错了什么，请告诉我!...从本质上讲，Dask扩展了诸如Pandas之类的通用接口，供在分布式环境中使用-例如，Dask DataFrame模仿了。...Python库集成 缺点 除了并行性，还有其他方法可以提高Pandas的性能(通常更为显着) 如果您所做的计算量很小，则没有什么好处 Dask DataFrame中未实现某些功能 进一步阅读 Dask文档...的直接支持，这两种方法都得到了Pandas的良好支持 进一步阅读 Python中的Apache Spark：新手指南 PySpark简介 PySpark文档(尤其是语法) 值得一提 尽管我希望这是一个完整的列表
Vaex不生成DataFrame副本，所以它可以在内存较少的机器上处理更大的DataFrame。 Vaex和Dask都使用延迟处理。...流程都一样： pip install vaex 让我们创建一个DataFrame，它有100万行和1000列： import vaex import pandas as pd import numpy...5 虚拟列 Vaex在添加新列时创建一个虚拟列，虚列的行为与普通列一样，但是它们不占用内存。这是因为Vaex只记得定义它们的表达式，而不预先计算值。...dv['col1_plus_col2'] = dv.col1 + dv.col2 dv['col1_plus_col2'] Vaex在过滤数据时不会创建DataFrame副本，这是因为它属于一个浅拷贝...例如：当你希望通过计算数据不同部分的统计数据而不是每次都创建一个新的引用DataFrame来分析数据时，这是非常有用的。
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