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pandas.DataFrame()入门

它提供了高性能、易于使用数据结构和数据分析工具,其中最重要是​​DataFrame​​类。​​DataFrame​​是pandas中最常用数据结构之一,它类似于电子表格或SQL表格。...它可以采用不同类型输入数据,例如字典、列表、ndarray等。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。...访问和行:使用标签和行索引可以访问​​DataFrame​​特定和行。增加和删除:使用​​assign()​​方法可以添加新,使用​​drop()​​方法可以删除现有的。...DaskDask是一个灵活并行计算库,使用类似于pandas.DataFrame接口来处理分布式数据集。Dask可以运行在单台机器上,也可以部署集群上进行大规模数据处理。...这些类似的工具大规模数据处理、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数据分析和处理需求。但是每个工具都有其特定使用场景和适用范围,需要根据实际需求选择合适工具。

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使用Dask DataFrames 解决Pandas并行计算问题

如何将20GBCSV文件放入16GBRAM。 如果你对Pandas有一些经验,并且你知道它最大问题——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,并计算每总和。...这不是最有效方法。 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() 下面是运行时结果: 让我们来比较一下不同点: 正如您所看到,当处理多个文件时,差异更显著——Dask中大约快2.5倍。...DaskAPI与Pandas是99%相同,所以你应该不会有任何切换困难。 请记住—有些数据格式Dask是不支持—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。

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再见Pandas,又一数据处理神器!

cuDF介绍 cuDF是一个基于Apache Arrow内存格式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pandasAPI。...Dask: Dask是一个灵活Python并行计算库,使得工作流程中平滑而简单地实现规模化。CPU上,Dask使用Pandas来并行执行DataFrame分区上操作。...何时使用cuDF和Dask-cuDF cuDF: 当您工作流在单个GPU上足够快,或者您数据单个GPU内存轻松容纳时,您会希望使用cuDF。...Dask-cuDF: 当您希望多个GPU上分布您工作流程时,或者您数据量超过了单个GPU内存容量,或者希望同时分析许多文件中分布数据时,您会希望使用Dask-cuDF。...Dask-cuDF允许您在分布式GPU环境中进行高性能数据处理,特别是当数据集太大,无法容纳单个GPU内存时。

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cuDF,能取代 Pandas 吗?

cuDF介绍 cuDF是一个基于Apache Arrow内存格式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pandasAPI。...Dask: Dask是一个灵活Python并行计算库,使得工作流程中平滑而简单地实现规模化。CPU上,Dask使用Pandas来并行执行DataFrame分区上操作。...何时使用cuDF和Dask-cuDF cuDF: 当您工作流在单个GPU上足够快,或者您数据单个GPU内存轻松容纳时,您会希望使用cuDF。...Dask-cuDF: 当您希望多个GPU上分布您工作流程时,或者您数据量超过了单个GPU内存容量,或者希望同时分析许多文件中分布数据时,您会希望使用Dask-cuDF。...Dask-cuDF允许您在分布式GPU环境中进行高性能数据处理,特别是当数据集太大,无法容纳单个GPU内存时。

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再见Pandas,又一数据处理神器!

cuDF介绍 cuDF是一个基于Apache Arrow内存格式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pandasAPI。...Dask: Dask是一个灵活Python并行计算库,使得工作流程中平滑而简单地实现规模化。CPU上,Dask使用Pandas来并行执行DataFrame分区上操作。...何时使用cuDF和Dask-cuDF cuDF: 当您工作流在单个GPU上足够快,或者您数据单个GPU内存轻松容纳时,您会希望使用cuDF。...Dask-cuDF: 当您希望多个GPU上分布您工作流程时,或者您数据量超过了单个GPU内存容量,或者希望同时分析许多文件中分布数据时,您会希望使用Dask-cuDF。...Dask-cuDF允许您在分布式GPU环境中进行高性能数据处理,特别是当数据集太大,无法容纳单个GPU内存时。

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

为了有效地处理如此大数据集,使用PANDA将整个数据集加载到内存并不是一个好主意。为了处理这样大数据,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分区加载到内存。...Dask Dask是一个开源库,可以让我们使用类似于PANDAAPI进行并行计算。通过运行“ pip install dask[complete]”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,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行,例如计算机科学类别各个和论文中最大文本长度等等。...由于Dask支持方法链,因此我们可以仅保留一些必需,然后删除不需要

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并行计算框架Polars、Dask数据处理性能对比

,c)只选择某些条件行,d)将步骤b值四舍五入为2位小数,e)将“trip_distance”重命名为“mean_trip_distance”,f)对“mean_trip_distance”进行排序...() 测试结果对比 1、小数据集 我们使用164 Mb数据集,这样大小数据集对我们来说比较小,日常也时非常常见。...Polars Dask 3、大数据集 我们使用一个8gb数据集,这样大数据集可能一次性加载不到内存,需要框架处理。...但是,Dask大型数据集上平均时间性能为26秒。 这可能和Dask并行计算优化有关,因为官方文档说“Dask任务运行速度比Spark ETL查询快三倍,并且使用更少CPU资源”。...上面是测试使用电脑配置,Dask计算时占用CPU更多,可以说并行性能更好。 作者:Luís Oliveira

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别说你会用Pandas

PySpark处理大数据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,能突破你单机内存限制。...=True) # 显示数据集前几行 df.show(5) # 对数据进行一些转换 # 例如,我们可以选择某些,并对它们应用一些函数 # 假设我们有一个名为 'salary...' ,并且我们想要增加它值(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拓展库,比如modin、dask、polars等,它们提供了类似pandas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

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仅需1秒!搞定100万行数据:超强Python数据分析利器

为此,Vaex采用了内存映射、高效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PandasAPI。...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...这意味着Dask继承了Pandas issues,比如数据必须完全装载到RAM才能处理要求,但Vaex并非如此。...如果你工作是生成结果,而不是本地甚至集群设置Spark,那么这是一个额外障碍。因此我们也对Spark进行了同样基准操作: Spark性能比Pandas更好,这是由于多线程缘故。...5 虚拟 Vaex添加新时创建一个虚拟,虚列行为与普通一样,但是它们不占用内存。这是因为Vaex只记得定义它们表达式,而不预先计算值。

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深入Pandas从基础到高级数据处理艺术

引言 日常数据处理工作,我们经常会面临需要从 Excel 读取数据并进行进一步操作任务。Python中有许多强大工具,其中之一是Pandas库。...最后,使用to_excel将新数据写入到文件。 数据清洗与转换 实际工作,Excel文件数据可能存在一些杂乱或不规范情况。...多表关联与合并 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,可以根据指定将两个表格合并成一个新表格。...'] = df['existing_column'].apply(custom_function) 性能优化与大数据处理 Pandas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

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Pandas、Numpy性能优化秘籍(全)

pandas、numpy是Python数据科学中非常常用库,numpy是Python数值计算扩展,专门用来处理矩阵,它运算效率比列表更高效。...基于 Numpy 数组实现,GPU 自身具有的多个 CUDA 核心可以促成更好并行加速。...新版pandas,提供了一个更快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Python 编译器,一些计算量大程序,可以Cython来实现相当大加速。...或者ray(dask类似pandas库功能,可以实现并行读取运行),是个支持分布式运行类pandas库,简单通过更改一行代码import modin.pandas as pd就可以优化 pandas

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数据科学家令人惊叹排序技巧

numpy 算法参数更加友好 pandas 可以继续使用,并且我发现函数可以很容易就保持。...Pandas Pandas 对 DataFrame 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。...排序算法选择。详情可以看看numpy ndarray.np.sort 。 pandas 这个参数只会在对单个标签或者中使用 na_position:{'first', 'last'} 。...这是指定 NaN 放置位置,first 是将其放在开头,last 就是放在末尾。 对于 Series 类似也是同样排序方法。但Series 并不需要指定 by 参数,因为不会有多。... TensorFlow ,排序方法是 tf.sort(my_tensor) ,返回是一个排序好 tensor 拷贝。

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资源 | Pandas on Ray:仅需改动一行代码,即可让Pandas加速四倍

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,将它们转移动单独线程。...尽管多线程模式让一些计算变得更快,但是一个单独 Python 进程并不能利用机器多个核心。 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。...,多个数据集上都优于 Dask。...注:第一个图表明,像泰坦尼克数据集这样小数据集上,分发数据会损害性能,因为并行化开销很大。 MAX 案例研究 为了查看逐行操作和逐操作时三者对比结果,我们继续相同环境中进行实验。 ?...操作上,它大约慢了 2.5 倍,这是因为目前 Pandas on Ray 实现尚未针对 columnar operation 进行优化。

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一行代码将Pandas加速4倍

但是对于 Modin 来说,由于分区是两个维度进行,所以并行处理对于所有形状数据流都是有效,不管它们是更宽(很多)、更长(很多行),还是两者都有。 ?...在这种情况下,“分区管理器”将以它能找到最优方式执行分区和分配到 CPU 核上。它是非常灵活。 为了执行并行处理时完成大量繁重工作,Modin 可以使用 Dask 或 Ray。...连接多个 DataFrames 是 panda 一个常见操作 — 我们可能有几个或多个包含数据 CSV 文件,然后必须一次读取一个并连接它们。...此函数查找 DataFrame 所有 NaN 值,并将它们替换为你选择值。panda 必须遍历每一行和每一来查找 NaN 值并替换它们。...正如你所看到某些操作,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, pandas 要快得多。

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一行代码将Pandas加速4倍

但是对于 Modin 来说,由于分区是两个维度进行,所以并行处理对于所有形状数据流都是有效,不管它们是更宽(很多)、更长(很多行),还是两者都有。 ?...在这种情况下,“分区管理器”将以它能找到最优方式执行分区和分配到 CPU 核上。它是非常灵活。 为了执行并行处理时完成大量繁重工作,Modin 可以使用 Dask 或 Ray。...连接多个 DataFrames 是 panda 一个常见操作 — 我们可能有几个或多个包含数据 CSV 文件,然后必须一次读取一个并连接它们。...此函数查找 DataFrame 所有 NaN 值,并将它们替换为你选择值。panda 必须遍历每一行和每一来查找 NaN 值并替换它们。...正如你所看到某些操作,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, pandas 要快得多。

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2022年Python顶级自动化特征工程框架⛵

图片在本篇内容,ShowMeAI将总结数据科学家 2022 年必须了解 Python 中最流行自动化特征工程框架。...Featuretools 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构建新特征。...DFS 通过 EntitySet 上指定 Feature primitives 创建特征。例如,primitivesmean函数将对变量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 字典,如果数据集有索引index,我们会和...图片图片 ② 递归 XGBoost上一步SULOV识别的变量递归地传递给 XGBoost,通过xgboost选择和目标最相关特征,并组合它们,作为新特征加入,不断迭代这个过程,直到生成所有有效特征

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swifter:加速 Pandas 数据操作

Python Swifter 主要使用了 Dask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不更改现有代码情况下获得性能提升。 安装 Python Swifter 要开始使用 Python Swifter,需要在 Python 环境安装它。...终端或命令提示符运行以下命令: pip install swifter 安装完成后,可以 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 Pandas DataFrame,想要对其中一进行操作,例如计算每个元素平方。...合并多个操作 还可以使用 swifter 进行多个操作组合,并将它们应用于数据。这对于链式操作非常有用。

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nvidia-rapids︱cuGraph(NetworkX-like)关系图模型

RAPIDS cuGraph库是一组图形分析,用于处理GPU数据帧数据 - 请参阅cuDF。...cuGraph旨在提供类似NetworkXAPI,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加速工作流程 官方文档: rapidsai/cugraph cuGraph API...cuHornet加入提供了基于边界编程模型、动态数据结构以及现有分析列表。除了核心数函数之外,可用前两个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。 下图显示了新多GPU PageRank算法性能。...这组运行时刻包括Dask DataFrame到CSR转换、PageRank执行以及从CSR返回到DataFrame结果转换。

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