它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具,其中最重要的是DataFrame类。DataFrame是pandas中最常用的数据结构之一,它类似于电子表格或SQL中的表格。...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。...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。...这些类似的工具在大规模数据处理、分布式计算和高性能要求方面都有优势,可以更好地满足一些复杂的数据分析和处理需求。但是每个工具都有其特定的使用场景和适用范围,需要根据实际需求选择合适的工具。
如何将20GB的CSV文件放入16GB的RAM中。 如果你对Pandas有一些经验,并且你知道它最大的问题——它不容易扩展。有解决办法吗? 是的-Dask DataFrames。...这是一个很好的开始,但是我们真正感兴趣的是同时处理多个文件。 接下来让我们探讨如何做到这一点。 处理多个CSV文件 目标:读取所有CSV文件,按年值分组,并计算每列的总和。...这不是最有效的方法。 glob包将帮助您一次处理多个CSV文件。您可以使用data/*. CSV模式来获取data文件夹中的所有CSV文件。然后,你必须一个一个地循环读它们。...(df[‘Date’].dt.year).sum().compute() 下面是运行时的结果: 让我们来比较一下不同点: 正如您所看到的,当处理多个文件时,差异更显著——在Dask中大约快2.5倍。...Dask的API与Pandas是99%相同的,所以你应该不会有任何切换困难。 请记住—有些数据格式在Dask中是不支持的—例如XLS、Zip和GZ。此外,排序操作也不受支持,因为它不方便并行执行。
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。...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。...Dask-cuDF允许您在分布式GPU环境中进行高性能的数据处理,特别是当数据集太大,无法容纳在单个GPU内存中时。
为了有效地处理如此大的数据集,使用PANDA将整个数据集加载到内存中并不是一个好主意。为了处理这样大的数据,我们选择使用DASK将数据分为多个分区,并且仅将一些需要处理的分区加载到内存中。...Dask Dask是一个开源库,可以让我们使用类似于PANDA的API进行并行计算。通过运行“ pip install dask[complete]”在本地计算机上进行安装。...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...filters():此函数过滤符合某些条件的行,例如计算机科学类别中各个列和论文中的最大文本长度等等。...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。
,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...() 测试结果对比 1、小数据集 我们使用164 Mb的数据集,这样大小的数据集对我们来说比较小,在日常中也时非常常见的。...Polars Dask 3、大数据集 我们使用一个8gb的数据集,这样大的数据集可能一次性加载不到内存中,需要框架的处理。...但是,Dask在大型数据集上的平均时间性能为26秒。 这可能和Dask的并行计算优化有关,因为官方的文档说“Dask任务的运行速度比Spark ETL查询快三倍,并且使用更少的CPU资源”。...上面是测试使用的电脑配置,Dask在计算时占用的CPU更多,可以说并行性能更好。 作者:Luís Oliveira
PySpark处理大数据的好处是它是一个分布式计算机系统,可以将数据和计算分布到多个节点上,能突破你的单机内存限制。...=True) # 显示数据集的前几行 df.show(5) # 对数据进行一些转换 # 例如,我们可以选择某些列,并对它们应用一些函数 # 假设我们有一个名为 'salary...' 的列,并且我们想要增加它的值(仅作为示例) df_transformed = df.withColumn("salary_increased", df["salary"] * 1.1)...spark.stop() 如果你不会使用PySpark,可以考虑Pandas的拓展库,比如modin、dask、polars等,它们提供了类似pandas的数据类型和函数接口,但使用多进程、分布式等方式来处理大数据集...# 显示前几行 print(df.head()) Dask库 import dask.dataframe as dd # 读取 CSV 文件 df = dd.read_csv('path_to_your_csv_file.csv
为此,Vaex采用了内存映射、高效的外核算法和延迟计算等概念来获得最佳性能(不浪费内存)。所有这些都封装在一个类似Pandas的API中。...GitHub:https://github.com/vaexio/vaex 3 Vaex vs Dask、Pandas、Spark Vaex与Dask不同,但与Dask DataFrames相似,后者是在...这意味着Dask继承了Pandas issues,比如数据必须完全装载到RAM中才能处理的要求,但Vaex并非如此。...如果你的工作是生成结果,而不是在本地甚至在集群中设置Spark,那么这是一个额外的障碍。因此我们也对Spark进行了同样的基准操作: Spark的性能比Pandas更好,这是由于多线程的缘故。...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。
dask-geopandas的使用: dask-geopandas旨在解决类似的性能问题,通过并行计算和延迟执行来提高处理大规模地理空间数据的效率。...中读取Shapefiles 你的代码先用geopandas读取Shapefile,然后转换为dask_geopandas对象。...这个过程中,原始数据会完全加载到内存中,这可能是导致内存溢出的原因之一。...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。...= ['path/to/your/first_file.gpkg', 'path/to/your/second_file.gpkg'] # 读取所有GeoPackage文件到GeoDataFrame列表中
引言 在日常的数据处理工作中,我们经常会面临需要从 Excel 中读取数据并进行进一步操作的任务。Python中有许多强大的工具,其中之一是Pandas库。...最后,使用to_excel将新数据写入到文件中。 数据清洗与转换 在实际工作中,Excel文件中的数据可能存在一些杂乱或不规范的情况。...多表关联与合并 在实际项目中,我们可能需要处理多个Excel表格,并进行数据关联与合并。Pandas提供了merge()函数,可以根据指定的列将两个表格合并成一个新的表格。...'] = df['existing_column'].apply(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...import dask.dataframe as dd # 使用Dask处理大数据 ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=10) result = ddf.groupby
pandas、numpy是Python数据科学中非常常用的库,numpy是Python的数值计算扩展,专门用来处理矩阵,它的运算效率比列表更高效。...基于 Numpy 数组的实现,GPU 自身具有的多个 CUDA 核心可以促成更好的并行加速。...在新版的pandas中,提供了一个更快的itertuples函数,如下可以看到速度快了几十倍。...("df1 + df2 + df3 + df4") 5、Cython优化 Cython是一个基于C语言的Python 编译器,在一些计算量大的程序中,可以Cython来实现相当大的加速。...或者ray(dask是类似pandas库的功能,可以实现并行读取运行),是个支持分布式运行的类pandas库,简单通过更改一行代码import modin.pandas as pd就可以优化 pandas
numpy 的算法参数在更加友好的 pandas 中可以继续使用,并且我发现函数可以很容易就保持。...Pandas Pandas 中对 DataFrame 的排序方法是 df.sort_values(by=my_column) ,参数有: by:str 或者是 list of str ,必须指定。...排序算法的选择。详情可以看看numpy 的 ndarray.np.sort 。在 pandas 中这个参数只会在对单个标签或者列中使用 na_position:{'first', 'last'} 。...这是指定 NaN 放置的位置,first 是将其放在开头,last 就是放在末尾。 对于 Series 类似也是同样的排序方法。但Series 并不需要指定 by 参数,因为不会有多列。...在 TensorFlow 中,排序方法是 tf.sort(my_tensor) ,返回的是一个排序好的 tensor 的拷贝。
熟悉 Spark 的人可能会记得,这类似于一个.collect() 调用。它使任务不再并行执行,将它们转移动单独的线程中。...尽管多线程模式让一些计算变得更快,但是一个单独的 Python 进程并不能利用机器的多个核心。 或者,Dask 数据帧可以以多进程模式运行,这种模式能够生成多个 Python 进程。...,在多个数据集上都优于 Dask。...注:第一个图表明,在像泰坦尼克数据集这样的小数据集上,分发数据会损害性能,因为并行化的开销很大。 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。 ?...在逐列操作上,它大约慢了 2.5 倍,这是因为目前的 Pandas on Ray 实现尚未针对 columnar operation 进行优化。
但是对于 Modin 来说,由于分区是跨两个维度进行的,所以并行处理对于所有形状的数据流都是有效的,不管它们是更宽的(很多列)、更长的(很多行),还是两者都有。 ?...在这种情况下,“分区管理器”将以它能找到的最优方式执行分区和分配到 CPU 核上。它是非常灵活的。 为了在执行并行处理时完成大量繁重的工作,Modin 可以使用 Dask 或 Ray。...连接多个 DataFrames 是 panda 中的一个常见操作 — 我们可能有几个或多个包含数据的 CSV 文件,然后必须一次读取一个并连接它们。...此函数查找 DataFrame 中的所有 NaN 值,并将它们替换为你选择的值。panda 必须遍历每一行和每一列来查找 NaN 值并替换它们。...正如你所看到的,在某些操作中,Modin 要快得多,通常是读取数据并查找值。其他操作,如执行统计计算,在 pandas 中要快得多。
图片在本篇内容中,ShowMeAI将总结数据科学家在 2022 年必须了解的 Python 中最流行的自动化特征工程框架。...Featuretools 的核心是 Deep Feature Synthesis(DFS) ,它实际上是一种特征工程方法,它能从单个或多个 DataFrame中构建新的特征。...DFS 通过 EntitySet 上指定的 Feature primitives 创建特征。例如,primitives中的mean函数将对变量在聚合时进行均值计算。...= data["transactions"]transactions_df.sample(5)图片下面我们指定一个包含数据集中每个 DataFrame 的字典,如果数据集有索引index列,我们会和...图片图片 ② 递归 XGBoost上一步SULOV中识别的变量递归地传递给 XGBoost,通过xgboost选择和目标列最相关的特征,并组合它们,作为新的特征加入,不断迭代这个过程,直到生成所有有效特征
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。...这使得数据科学家可以在不更改现有代码的情况下获得性能提升。 安装 Python Swifter 要开始使用 Python Swifter,需要在 Python 环境中安装它。...在终端或命令提示符中运行以下命令: pip install swifter 安装完成后,可以在 Python 代码中导入 Swifter 并开始使用它。...假设有一个包含数百万行数据的 Pandas DataFrame,想要对其中一列进行操作,例如计算每个元素的平方。...合并多个操作 还可以使用 swifter 进行多个操作的组合,并将它们应用于数据列。这对于链式操作非常有用。
RAPIDS cuGraph库是一组图形分析,用于处理GPU数据帧中的数据 - 请参阅cuDF。...cuGraph旨在提供类似NetworkX的API,这对数据科学家来说很熟悉,因此他们现在可以更轻松地构建GPU加速的工作流程 官方文档: rapidsai/cugraph cuGraph API...cuHornet的加入提供了基于边界的编程模型、动态数据结构以及现有分析的列表。除了核心数函数之外,可用的前两个cuHornet算法是Katz centrality 和K-Cores。...这些原语会被用于将源和目标边缘列从Dask Dataframe转换为图形格式,并使PageRank能够跨越多个GPU进行缩放。 下图显示了新的多GPU PageRank算法的性能。...这组运行时刻包括Dask DataFrame到CSR的转换、PageRank执行以及从CSR返回到DataFrame的结果转换。
cuML,机器学习库的集合,将提供sciKit-learn中可用的GPU版本的算法;cuGraph,类似于NetworkX的加速图分析库[4]。...如果想跨多个GPU分配工作流,则还有Dask-cuDF库[5]。...在大多数情况下,cuML的Python API与sciKit-learn中的 API匹配。...一个来自Maingear公司VYBE PRO PC有两个NVIDIA TITAN RTX卡(这件事是如此美丽我害怕打开它) 在VYBER PRO PC上使用具有4,000,000行和1000列的数据集(...在使工作流程变得困难的其他软件工程挑战中,计算数据的大小和时间是两个瓶颈,这两个瓶颈使无法在运行实验时进入流程状态。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云