使用Apply有条件地为Dask Dataframe赋值 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Pandas高级数据处理：数据流式计算

dask库。...性能瓶颈问题问题描述：使用apply函数对每一行数据进行处理时，程序运行速度非常慢，尤其是对于百万级别的数据集。解决方案：尽量使用向量化操作代替apply。...例如：# 不推荐的做法：使用apply逐行处理df['new_column'] = df.apply(lambda row: some_function(row), axis=1)# 推荐的做法：使用向量化操作...SettingWithCopyWarning警告问题描述：在对DataFrame进行修改时，经常会遇到SettingWithCopyWarning警告，提示可能存在链式赋值的问题。 ...解决方案：使用.loc或.iloc进行显式的索引操作，避免链式赋值。

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cuDF，能取代 Pandas 吗？

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。....apply()函数限制： cuDF支持.apply()函数，但它依赖于Numba对用户定义的函数（UDF）进行JIT编译并在GPU上执行。这可以非常快速，但对UDF中允许的操作施加了一些限制。...何时使用cuDF和Dask-cuDF cuDF: 当您的工作流在单个GPU上足够快，或者您的数据在单个GPU的内存中轻松容纳时，您会希望使用cuDF。...Dask-cuDF: 当您希望在多个GPU上分布您的工作流程时，或者您的数据量超过了单个GPU内存的容量，或者希望同时分析许多文件中分布的数据时，您会希望使用Dask-cuDF。

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干货 | 数据分析实战案例——用户行为预测

CDA数据分析师出品作者：CDA教研组编辑：Mika 案例介绍背景：以某大型电商平台的用户行为数据为数据集，使用大数据处理技术分析海量数据下的用户行为特征，并通过建立逻辑回归模型、随机森林对用户行为做出预测...其实dask使用了一种延迟数据加载机制，这种延迟机制类似于python的迭代器组件，只有当需要使用数据的时候才会去真正加载数据。...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...对于时间戳的支持非常不友好 type(data) dask.dataframe.core.DataFrame data['Ts1']=data['Ts'].apply(lambda x: time.strftime

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再见Pandas，又一数据处理神器！

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。....apply()函数限制： cuDF支持.apply()函数，但它依赖于Numba对用户定义的函数（UDF）进行JIT编译并在GPU上执行。这可以非常快速，但对UDF中允许的操作施加了一些限制。...何时使用cuDF和Dask-cuDF cuDF: 当您的工作流在单个GPU上足够快，或者您的数据在单个GPU的内存中轻松容纳时，您会希望使用cuDF。...Dask-cuDF: 当您希望在多个GPU上分布您的工作流程时，或者您的数据量超过了单个GPU内存的容量，或者希望同时分析许多文件中分布的数据时，您会希望使用Dask-cuDF。

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再见Pandas，又一数据处理神器！

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。....apply()函数限制： cuDF支持.apply()函数，但它依赖于Numba对用户定义的函数（UDF）进行JIT编译并在GPU上执行。这可以非常快速，但对UDF中允许的操作施加了一些限制。...何时使用cuDF和Dask-cuDF cuDF: 当您的工作流在单个GPU上足够快，或者您的数据在单个GPU的内存中轻松容纳时，您会希望使用cuDF。...Dask-cuDF: 当您希望在多个GPU上分布您的工作流程时，或者您的数据量超过了单个GPU内存的容量，或者希望同时分析许多文件中分布的数据时，您会希望使用Dask-cuDF。

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【Python篇】深入挖掘 Pandas：机器学习数据处理的高级技巧

尤其在构建机器学习模型时，高效地使用 Pandas 能够极大提升数据处理的效率，并为模型提供高质量的输入数据。...3.1 自定义函数与 apply() 操作 Pandas 的 apply() 方法允许我们将自定义函数应用于 DataFrame 或 Series，这非常适合在数据处理中重复使用逻辑。...首先需要安装 Dask： pip install dask 然后使用 Dask 读取大型数据集，并以 DataFrame 的形式处理数据。...import dask.dataframe as dd # 使用 Dask 读取大型 CSV 文件 df_dask = dd.read_csv('large_file.csv') # 像操作 Pandas...() Dask 会自动分块处理数据，并在后台使用多线程加速运算。

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Pandas高级教程——性能优化技巧

使用 Pandas 的内置函数 Pandas 提供了多个优化的内置函数，例如 apply、map、transform 等，它们在执行时会更高效。...使用合并操作替代迭代避免使用迭代来修改 DataFrame，而是使用合并操作。...使用 Dask 进行并行处理 Dask 是一个用于并行计算的库，可以与 Pandas 配合使用，加速处理大型数据集的操作。...import dask.dataframe as dd # 使用 Dask 加速读取和处理数据 dask_df = dd.read_csv('your_data.csv') result = dask_df.groupby...在处理大规模数据时，性能优化变得尤为重要，希望这篇博客能帮助你更好地应对数据处理的挑战。

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几个方法帮你加快Python运行速度

100m'] #1000s of items found = False for i in items: if (i == '100m'): found = True 可以改写为...Dask来并行化Pandas DataFrame Dask很棒！...import pandas as pd import dask.dataframe as dd from dask.multiprocessing import get data = pd.DataFrame...return df.apply( (lambda row: my_time_consuming_function(*row)), axis=1) def dask_apply():...return ddata.map_partitions(apply_my_func).compute(get=get) 09 使用Pandarallel库 Pandarallel可以将pandas操作与多个进程并行化同样

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swifter：加速 Pandas 数据操作

Python Swifter 主要使用了 Dask 库的功能，它可以自动将 Pandas 操作转换为 Dask 操作，从而充分利用多核处理器和内存。...) 这段代码首先创建了一个包含 100 万行数据的 DataFrame，然后使用 apply 方法计算了每个元素的平方。...import swifter # 使用 Swifter 计算每个元素的平方 df['value_squared'] = df['value'].swifter.apply(square) 使用 Swifter...性能对比为了更清楚地了解 Python Swifter 的性能提升，进行一个性能对比。将比较使用 Pandas 和 Swifter 进行相同操作的时间。...= pd.DataFrame(data) # 使用 Pandas 计算每个元素的平方并测量时间 pandas_time = %timeit -o df['value'].apply(square)

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加速python科学计算的方法（二）

pandas中有个chunksize可以用，但是要写循环，而且这样无法进行快速地分组等运算，限制挺多的。一个很不错的库可以帮到我们，那就是dask。...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。...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。...简单地说，只要要求不苛刻，用dask准没错。

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github爆火的1brc：气象站点数据计算挑战

文本文件结构简单，每行记录一个温度值，格式为“城市名；温度值”。你的任务，如果你选择接受的话，就是创造出执行这个任务速度最快的程序。...如何使用dask-geopandas处理大型地理数据 In [2]: %%timeit import dask.dataframe as dd file_path = "/home/mw/input/...1brc8235/weather_stations (1).csv" def process_data_with_dask(file_path): # 读取CSV文件到Dask DataFrame...(file_path) print(result) /opt/conda/lib/python3.9/site-packages/dask/dataframe/_pyarrow_compat.py...({'dataframe.query-planning': True}) >>> import dask.dataframe as dd API documentation for the new

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一句代码：告别Pandas的慢慢慢！

Swifter Swifter是一个“以最快的方式将任何函数应用于Pandas dataframe或series”的库。...1、Swifter可以检查你的函数是否可以向量化，如果可以，就使用向量化计算。 2、如果不能进行向量化，请检查使用Dask进行并行处理是否有意义： ?...https://dask.org/ 或者只使用普通的Pandas的apply函数，但并行会使小数据集的处理速度变慢。所以大家面对数据集大小的不同时，要采取不同的代码思路，否则会适得其反！ ?...以上的图表很好地说明了这一点。可以看到，无论数据大小如何，使用向量化总是更好。如果向量化不行，你可以从vanilla Pandas获得最佳速度，直到你的数据足够大。...如何写代码： import pandas as pd import swifter df.swifter.apply(lambda x: x.sum() - x.min()) 如上所示，只要在应用之前添加一个快速调用

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深入Pandas从基础到高级的数据处理艺术

') 如果需要指定工作表或者只读取特定列，也可以方便地进行配置。...你可以轻松地对时间序列数据进行重采样、滚动计算等操作。...通过apply()方法，你可以将自定义函数应用到DataFrame的每一行或列。...(custom_function) 性能优化与大数据处理 Pandas在处理大数据集时可能会面临性能瓶颈，但它提供了一些优化方法，如使用Dask库进行并行处理，以应对大规模数据的情况。...import dask.dataframe as dd # 使用Dask处理大数据 ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=10) result = ddf.groupby

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1000+倍！超强Python『向量化』数据处理提速攻略

看下面的例子： numpy.where()它从我们的条件中创建一个布尔数组，并在条件为真或假时返回两个参数，它对每个元素都这样做。这对于在Dataframe中创建新列非常有用。...代码如下：如果添加了.values： 4 更复杂的有时必须使用字符串，有条件地从字典中查找内容，比较日期，有时甚至需要比较其他行的值。我们来看看！...字符串操作很难并行化，所以.str方法是向量化的，这样就不必为它们编写for循环。使用.apply执行基本的Python是更快的选择。...以天为单位的两个日期之差除以7得到过去的周数。下面是使用.apply()的方法。有两种向量化方法。第一种方法是使用pandas .dt series datetime访问器。...Dask是在Pandas API中工作的一个不错的选择。能够跨集群扩展到TB级的数据，或者甚至能够更有效地在一台机器上处理多核数据。 6 总结向量化可以极大地加快速度！

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使用Dask，SBERT SPECTRE和Milvus构建自己的ARXIV论文相似性搜索引擎

Dask Bag：使我们可以将JSON文件加载到固定大小的块中，并在每行数据上运行一些预处理功能 DASK DATAFRAME：将DASK Bag转换为DASK DATAFRAME，并可以用类似Pandas...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。...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。...步骤3:遍历Dask分区，使用SPECTER进行文本嵌入，并将它们插入到Milvus。我们需要将Dask DATAFRAME中的文本转换为嵌入向量来进行语义相似度搜索。所以首先需要生成文本的嵌入。

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掌握XGBoost：分布式计算与大规模数据处理

以下是一个简单的示例，演示如何使用Dask设置分布式环境： from dask.distributed import Client # 创建Dask客户端 client = Client() # 查看集群信息...以下是一个简单的示例，演示如何使用Dask和XGBoost处理大规模数据： import xgboost as xgb import dask.dataframe as dd # 加载大规模数据集 data...以下是一个简单的示例，演示如何使用Dask进行分布式特征工程： # 对特征进行分布式处理 def preprocess_data(df): # 进行特征工程操作 processed_df...= df.apply(lambda x: x * 2, axis=1) return processed_df # 使用Dask进行分布式特征工程 processed_data = data.map_partitions...首先，我们设置了分布式环境，然后使用Dask和XGBoost处理了大规模数据集，包括训练模型和进行特征工程操作。

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Pandas中Apply函数加速百倍的技巧

前言虽然目前dask,cudf等包的出现，使得我们的数据处理大大得到了加速，但是并不是每个人都有比较好的gpu，非常多的朋友仍然还在使用pandas工具包，但有时候真的很无奈，pandas的许多问题我们都需要使用...实验对比 01 Apply(Baseline) 我们以Apply为例，原始的Apply函数处理下面这个问题，需要18.4s的时间。...import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 11, size=(1000000, 5)),...x['d'],x['e']),axis=1) HBox(children=(HTML(value='Dask Apply'), FloatProgress(value=0.0, max=16.0), HTML...如果我们的操作是可以直接向量化的话，那么我们就尽可能的避免使用： for循环；列表处理； apply等操作在将上面的问题转化为下面的处理之后，我们的时间缩短为：421 ms。

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Pandas数据应用：供应链优化

本文将由浅入深地介绍如何使用Pandas进行供应链优化，并探讨常见的问题、报错及解决方案。1. 数据导入与初步分析1.1 数据导入供应链中的数据通常来自多个来源，如CSV文件、Excel表格或数据库。...=1000): process(chunk)# 使用dask进行分布式计算import dask.dataframe as ddddf = dd.read_csv('large_file.csv'...常见报错及解决方法4.1 SettingWithCopyWarning这是Pandas中最常见的警告之一，通常出现在链式赋值操作中。...: 'int32'})# 使用dask进行分布式计算import dask.dataframe as ddddf = dd.read_csv('large_file.csv')result = ddf.groupby...('category').sum().compute()结论通过使用Pandas进行数据处理和分析，我们可以有效地优化供应链管理。

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告别Pandas瓶颈，迎接Dask时代：Python数据处理从此起飞！

Dask的核心组件与语法 Dask由几个核心组件组成，包括动态任务调度系统、Dask数组（dask.array）、Dask数据框（dask.dataframe）和Dask Bag（dask.bag）。...动态任务调度系统：负责将复杂的计算任务拆分成一系列小的、相互依赖的任务，并在可用的计算资源（如多核CPU、GPU或分布式集群上的节点）上高效地安排这些任务的执行顺序。...参数与配置在使用Dask时，可以通过配置参数来优化性能和资源使用。例如： scheduler和worker的内存限制：可以通过dask.config.set方法来设置。...分块大小：合理的数据分块可以减少内存使用并加速计算。深入探索安装Dask 首先，确保你已经安装了Dask及其所有依赖项。...你可以使用以下命令进行安装： pip install dask[complete] Dask DataFrame Dask DataFrame与Pandas DataFrame类似，但支持更大的数据集。

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Pandas中Apply函数加速百倍的技巧

来源：kaggle竞赛宝典本文约2000字，建议阅读5分钟本文为你介绍让apply函数加速600倍的小技巧。...[ 引言 ] 虽然目前dask,cudf等包的出现，使得我们的数据处理大大得到了加速，但是并不是每个人都有比较好的gpu，非常多的朋友仍然还在使用pandas工具包，但有时候真的很无奈，pandas的许多问题我们都需要使用...实验对比 01 Apply(Baseline) 我们以Apply为例，原始的Apply函数处理下面这个问题，需要18.4s的时间。...'d'],x['e']),axis=1)HBox(children=(HTML(value='Dask Apply'), FloatProgress(value=0.0, max=16.0), HTML...如果我们的操作是可以直接向量化的话，那么我们就尽可能的避免使用： for循环；列表处理； apply等操作在将上面的问题转化为下面的处理之后，我们的时间缩短为：421 ms。

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