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Python库的实用技巧专栏

(数字可以对应到指定的列)或者是字符传为文件中的列名, 例如：usecols有效参数可能是 [0,1,2]或者是 [‘foo’, ‘bar’, ‘baz’], 使用这个参数可以加快加载速度并降低内存消耗...在没有列标题时, 给列添加前缀 mangle_dupe_cols : bool 重复的列, 将多个重复列表示为"X.0"..."...dtype: Type name or dict of column -> type 每列数据的数据类型 engine: "c" or "python" 指定分析引擎, C引擎快, 但是Python引擎功能更加完备...对象, 以便逐块处理文件 chunksize: int 文件块的大小 compression: "infer" or "gzip" or "bz2" or "zip" or "xz" or None 直接使用磁盘上的压缩文件..., 再低内存消耗中解析, 但是可能出现类型混淆, 确保类型不被混淆需要设置为False或者使用dtype参数指定类型, 注意使用chunksize或者iterator参数分块读入会将整个文件读入到一个Dataframe

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仅需添加一行代码，即可让Pandas加速四倍 | Pandas on Ray

虽然Pandas是Python中处理数据的库，但其速度优势并不明显。 如何让Pandas更快更省心呢？...每行CSV都包含一套完整CS:GO的比赛数据。 现在用最大的CSV文件来进行测试。文件名为esea_master_dmg_demos.part1.csv，文件大小1.2GB。...Pandas花了8.38秒将数据从CSV加载到内存，而Modin只花了3.22秒，快了接近2.6倍。仅仅改变了输入命令就达到这样的效果，还不错。 下面试试更有挑战性的任务。...将多个DataFrame串联起来在Pandas中是很常见的操作，需要一个一个地读取CSV文件看，再进行串联。Pandas和Modin中的pd.concat()函数能很好实现这一操作。...Modin有一个特定标志，可以设它的值为true，开启“核外(out of core)”模式。核外运行就意味着Modin会把硬盘当做溢出内存，这样就可以处理比内存还大的数据集了。

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有比Pandas 更好的替代吗?对比Vaex, Dask, PySpark, Modin 和Julia

看起来Dask可以非常快速地加载CSV文件，但是原因是Dask的延迟操作模式。加载被推迟，直到我在聚合过程中实现结果为止。这意味着Dask仅准备加载和合并，但具体加载的操作是与聚合一起执行的。...这仅证实了最初的假设，即Dask主要在您的数据集太大而无法加载到内存中是有用的。 PySpark 它是用于Spark（分析型大数据引擎）的python API。...Spark已经在Hadoop平台之上发展，并且可能是最受欢迎的云计算工具。它是用Scala编写的，但是pySpark API中的许多方法都可以让您进行计算，而不会损失python开发速度。...另外这里有个小技巧，pandas读取csv很慢，例如我自己会经常读取5-10G左右的csv文件，这时在第一次读取后使用to_pickle保存成pickle文件，在以后加载时用read_pickle读取pickle...文件，不仅速度上会快10几倍，文件的大小也会有2-5倍的减小（减小程度取决于你dataframe的内容和数据类型） 最后总结还是那句话，当数据能全部加载到内存里面的时候，用Pandas就对了 作者：

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CSV数据读取，性能最高多出R、Python 22倍

由于Pandas不支持多线程，因此报告中的所有数据均为单线程的速度。 浮点型数据集 第一个数据集包含以1000k行和20列排列的浮点值。 ? Pandas需要232毫秒来加载此文件。...Pandas需要546毫秒来加载文件。 使用R，添加线程似乎不会导致任何性能提升。...单线程CSV.jl比data.table快2.5倍，而在10个线程中，CSV.jl则大约比data.table快14倍。 字符串数据集 II 该数据集的大小与字符串数据集 I 中相同。...单线程CSV.jl比从data.table中读取的R速度快约1.5倍。 而多线程，CSV.jl的速度提高了约22倍！ Pandas的read_csv需要34秒才能读取，这比R和Julia都要慢。...Pandas大约需要400毫秒来加载此数据集。 单线程中，CSV.jl比R快2倍，而使用10个线程则快了10倍。

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机器学习测试笔记（2）——Pandas

Pandas 就像一把万能瑞士军刀，下面仅列出了它的部分优势 ： 处理浮点与非浮点数据里的缺失数据，表示为 NaN； 大小可变：插入或删除 DataFrame 等多维对象的列； 自动、显式数据对齐：显式地将对象与一组标签对齐...，也可以忽略标签，在Series、DataFrame 计算时自动与数据对齐； 强大、灵活的分组（group by）功能：拆分-应用-组合数据集，聚合、转换数据； 把 Python 和 NumPy 数据结构里不规则...）、**透视（pivot）**数据集； 轴支持结构化标签：一个刻度支持多个标签； 成熟的 IO 工具：读取文本文件（CSV 等支持分隔符的文件）、Excel 文件、数据库等来源的数据，利用超快的 HDF5...def load_file(): data = pd.read_csv('my.csv') print("my.csv:\n",data) data.to_csv('my.csv...',index=False) #index=False 不把索引写进文件中 data = pd.read_excel('my.xlsx','Sheet1') print("my.xlsx

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AI 技术讲座精选：如何利用 Python 读取数据科学中常见几种文件？

在 Python 中从 CSV 文件里读取数据 现在让我们看看如何在 Python 中读取一个 CSV 文件。你可以用 Python 中的“pandas”库来加载数据。...import pandas as pd df = pd.read_csv(“/home/Loan_Prediction/train.csv”) 上方的代码将会把 train.csv 文件加载进 DataFrame...下方的代码可以实现读取“T.zip”中的“train.csv”文件。...使用 HDF 的优势如下： 它可以在任何大小和类型的系统中使用。 它的储存更加灵活高效， I/O 速度快。 很多格式都支持 HDF。 现在我们能够见到很多种 HDF 格式。...读取 HDF5 文件 你可以使用 pandas 来读取 HDF 文件。下面的代码可以将 train.h5 的数据加载到“t”中。

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一行代码将Pandas加速4倍

Pandas是处理 Python 数据的首选库。它易于使用，并且在处理不同类型和大小的数据时非常灵活。它有大量的函数，使得操纵数据变得轻而易举。 ?...CSV 的每一行都包含了 CS:GO 比赛中的一轮数据。 现在，我们尝试使用最大的 CSV 文件(有几个)，esea_master_dmg_demo .part1.csv，它有 1.2GB。...panda 将数据从 CSV 加载到内存需要 8.38 秒，而 Modin 需要 3.22 秒。这是 2.6 倍的加速。对于只修改 import 语句来说，这不算太寒酸！...让我们在 DataFrame 上做一些更复杂的处理。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。...import ray ray.init(num_cpus=4) import modin.pandas as pd 在处理大数据时，数据集的大小超过系统上的内存(RAM)的情况并不少见。

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一行代码将Pandas加速4倍

Pandas是处理 Python 数据的首选库。它易于使用，并且在处理不同类型和大小的数据时非常灵活。它有大量的函数，使得操纵数据变得轻而易举。 ?...CSV 的每一行都包含了 CS:GO 比赛中的一轮数据。 现在，我们尝试使用最大的 CSV 文件(有几个)，esea_master_dmg_demo .part1.csv，它有 1.2GB。...panda 将数据从 CSV 加载到内存需要 8.38 秒，而 Modin 需要 3.22 秒。这是 2.6 倍的加速。对于只修改 import 语句来说，这不算太寒酸！...让我们在 DataFrame 上做一些更复杂的处理。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。...import ray ray.init(num_cpus=4) import modin.pandas as pd 在处理大数据时，数据集的大小超过系统上的内存(RAM)的情况并不少见。

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《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据

Data API还可以从现成的文件（比如CSV文件）、固定大小的二进制文件、使用TensorFlow的TFRecord格式的文件（支持大小可变的记录）读取数据。...例如，下面的代码对数据集应用了unbatch()函数（这个函数目前是试验性的，但很有可能加入到以后的版本中）。新数据集中的每个元素都是一个单整数张量，而不是批次大小为7的整数。...整合 为了让代码可复用，将前面所有讨论过的东西编程一个小函数：创建并返回一个数据集，可以高效从多个csv文件加载加州房价数据集，做预处理、打散、选择性重复，做批次（见图3-2）： def csv_reader_dataset...提示：如果你对csv文件感到满意（或其它任意格式），就不必使用TFRecord。就像老话说的，只要没坏就别修！TFRecord是为解决训练过程中加载和解析数据时碰到的瓶颈。...TF Transform 预处理非常消耗算力，训练前做预处理相对于实时处理，可以极大的提高速度：数据在训练前，每个实例就处理一次，而不是在训练中每个实例在每个周期就处理一次。

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使用Dask DataFrames 解决Pandas中并行计算的问题

郑重声明，我使用的是MBP 16”8核i9, 16GB内存。 本文的结构如下: 数据集生成 处理单个CSV文件 处理多个CSV文件 结论 数据集生成 我们可以在线下载数据集，但这不是本文的重点。...ls -lh data/ 以下是结果: 正如您所看到的，所有20个文件的大小都在1GB左右(更准确地说是1.09)。上面的代码片段需要一些时间来执行，但仍然比下载一个20GB文件要少得多。...接下来，让我们看看如何处理和聚合单个CSV文件。 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。...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。

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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

在我的案例中，我想在 10KB 和 10TB 的数据上使用相同的 Pandas 脚本，并且希望 Pandas 在处理这两种不同量级的数据时速度一样快（如果我有足够的硬件资源的话）。...我们对系统进行了初步测评，Pandas on Ray 可以在一台 8 核的机器上将 Pandas 的查询速度提高了四倍，而这仅需用户在 notebooks 中修改一行代码。...在以后的博客中，我们将讨论我们的实现和一些优化。目前，转置功能相对粗糙，也不是特别快，但是我们可以实现一些简单优化来获得更好的性能。...to benchmark against it import pandas as old_pd 首先我们要检查加载一个 CSV 文件所需的时间。...我们要速度，也要扩展性 Dask 默认是以多线程的模式运行的，这意味着一个 Dask 数据帧的所有分割部分都在一个单独的 Python 进程中。

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Snapde和常用的CSV文件编辑器对比

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Snapde，一个专门为编辑超大型数据量CSV文件而设计的单机版电子表格软件；它运行的速度非常快，反应非常灵敏。...1、首先从打开CSV文件大小和速度进行比较： Snapde: 3.53G,非常快 Ron’s Editor: 510M，慢...剩下的5个将Tad淘汰掉，因为Tab虽然能加载很大的数据文件，但每次滚动都需要重新从文件加载数据这个过程很慢很卡需要十几秒，所以不适合当CSV大数据编辑器。...3、对于单元格文本的多行编辑 Snapde： 支持完善的多行文本，文本长度基本没有限制，在单元格上还可以编辑代码，代码脚本还可以根据类型进行语法着色 CSVed：不支持多行文本 reCsvEdit：不支持多行文本...脚本的编写与执行 delimit：不支持脚本 综合对比，Snapde是比较优秀的CSV文件编辑器；其他编辑器也各有特点，特别是：delimit、reCsvEdit支持几乎没有限制大小的CSV文件打开查看编辑也非常厉害

3.4K20

MySQL中的存储引擎

MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件（或者内存）中。这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制、索引技巧、锁定水平并且最终提供广泛的不同的功能和能力。...通过选择不同的技术，你能够获得额外的速度或者功能，从而改善你的应用的整体功能。 例如，如果你在研究大量的临时数据，你也许需要使用内存存储引擎。内存存储引擎能够在内存中存储所有的表格数据。...物理存储：它包括各种各样的事项，从表和索引的总的页大小，到存储数据所需的格式，到物理磁盘。...Memory的缺陷是对表的大小有限制，虽然数据库因为异常终止的话数据可以正常恢复，但是一旦数据库关闭，存储在内存中的数据都会丢失。 存储引擎在mysql中的使用 存储引擎相关sql语句 ?...在配置文件中指定 #my.ini文件 [mysqld] default-storage-engine=INNODB mysql的工作流程 ? MySQL架构总共四层，在上图中以虚线作为划分。

1.8K20

更高效的利用Jupyter+pandas进行数据分析，6种常用数据格式效率对比！

size_mb：带有序列化数据帧的文件的大小 save_time：将数据帧保存到磁盘所需的时间 load_time：将先前转储的数据帧加载到内存所需的时间 save_ram_delta_mb：在数据帧保存过程中最大的内存消耗增长...这里有趣的发现是hdf的加载速度比csv更低，而其他二进制格式的性能明显更好，而feather和parquet则表现的非常好 ? 保存数据并从磁盘读取数据时的内存消耗如何？...下一张图片向我们展示了hdf的性能再次不那么好。但可以肯定的是，csv不需要太多额外的内存来保存/加载纯文本字符串，而feather和parquet则非常接近 ? 最后，让我们看一下文件大小的对比。...可以看到feather和pickle拥有最快的I/O速度，接下来该比较数据加载过程中的内存消耗了。下面的条形图显示了我们之前提到的有关parquet格式的情况 ? 为什么parquet内存消耗这么高？...因为只要在磁盘上占用一点空间，就需要额外的资源才能将数据解压缩回数据帧。即使文件在持久性存储磁盘上需要适度的容量，也可能无法将其加载到内存中。 最后我们看下不同格式的文件大小比较。

2.8K20

更高效的利用Jupyter+pandas进行数据分析，6种常用数据格式效率对比！

size_mb：带有序列化数据帧的文件的大小 save_time：将数据帧保存到磁盘所需的时间 load_time：将先前转储的数据帧加载到内存所需的时间 save_ram_delta_mb：在数据帧保存过程中最大的内存消耗增长...这里有趣的发现是hdf的加载速度比csv更低，而其他二进制格式的性能明显更好，而feather和parquet则表现的非常好 ? 保存数据并从磁盘读取数据时的内存消耗如何？...下一张图片向我们展示了hdf的性能再次不那么好。但可以肯定的是，csv不需要太多额外的内存来保存/加载纯文本字符串，而feather和parquet则非常接近 ? 最后，让我们看一下文件大小的对比。...可以看到feather和pickle拥有最快的I/O速度，接下来该比较数据加载过程中的内存消耗了。下面的条形图显示了我们之前提到的有关parquet格式的情况 ? 为什么parquet内存消耗这么高？...因为只要在磁盘上占用一点空间，就需要额外的资源才能将数据解压缩回数据帧。即使文件在持久性存储磁盘上需要适度的容量，也可能无法将其加载到内存中。 最后我们看下不同格式的文件大小比较。

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盘一盘 Python 系列 2 - NumPy (上)

对于二维数组，Python 视图」看它和「内存块」存储它的形式是不一样的，如下图所示： ?...在 numpy 数组中，默认的是行主序 (row-major order)，意思就是每行的元素在内存块中彼此相邻，而列主序 (column-major order) 就是每列的元素在内存块中彼此相邻。...文本 .csv 格式 另外，假设我们已经在 arr_from_csv 的 csv 文件里写进去了 [[1,2,3], [4,5,6]]，每行的元素是由「分号 ;」来分隔的，展示如下： ?...用 np.genfromtxt( "文件名" ) 即可加载该文件 np.genfromtxt("arr_from_csv.csv") array([nan, nan]) 奇怪的是数组里面都是 nan，原因是没有设定好...带上「分隔符 ;」再用 np.genfromtxt( "文件名"，分隔符 ) 即可加载该文件 np.genfromtxt("arr_from_csv.csv", delimiter=";") array

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盘一盘 NumPy (上)

对于二维数组，Python 视图」看它和「内存块」存储它的形式是不一样的，如下图所示： 在 numpy 数组中，默认的是行主序 (row-major order)，意思就是每行的元素在内存块中彼此相邻...，而列主序 (column-major order) 就是每列的元素在内存块中彼此相邻。...文本 .csv 格式 另外，假设我们已经在 arr_from_csv 的 csv 文件里写进去了 [[1,2,3], [4,5,6]]，每行的元素是由「分号 ;」来分隔的，展示如下： 用 np.genfromtxt...( "文件名" ) 即可加载该文件 np.genfromtxt("arr_from_csv.csv") array([nan, nan]) 奇怪的是数组里面都是 nan，原因是没有设定好「分隔符 ;」，...带上「分隔符 ;」再用 np.genfromtxt( "文件名"，分隔符 ) 即可加载该文件 np.genfromtxt("arr_from_csv.csv", delimiter=";") array

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【干货】NumPy入门深度好文 (上篇)

对于二维数组，Python 视图」看它和「内存块」存储它的形式是不一样的，如下图所示： ?...在 numpy 数组中，默认的是行主序 (row-major order)，意思就是每行的元素在内存块中彼此相邻，而列主序 (column-major order) 就是每列的元素在内存块中彼此相邻。...文本 .csv 格式 另外，假设我们已经在 arr_from_csv 的 csv 文件里写进去了 [[1,2,3], [4,5,6]]，每行的元素是由「分号 ;」来分隔的，展示如下： ?...用 np.genfromtxt( "文件名" ) 即可加载该文件 np.genfromtxt("arr_from_csv.csv") array([nan, nan]) 奇怪的是数组里面都是 nan，原因是没有设定好...带上「分隔符 ;」再用 np.genfromtxt( "文件名"，分隔符 ) 即可加载该文件 np.genfromtxt("arr_from_csv.csv", delimiter=";") array

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CSV文件编辑器——Modern CSV for mac

只读模式，可实现更高效的文件处理。 加载文件的速度比 Excel 快 11 倍。 查找和排列您的数据使用正则表达式查找/替换、突出显示匹配、整个单元格匹配等。按升序或降序对行或列进行排序。...它还可以在您键入或预览替换操作之前突出显示匹配项。 如果需要对列进行排序，请双击列标签。它使用稳定排序，因此尽可能保留其他列的顺序。 过滤器使用在过滤器查询中清楚描述的强大语法。...它带有只读模式，可以快速加载大文件，并且占用的内存很小，只是文件大小的一小部分。事实上，它的加载速度比 Excel 快 11 倍。...您可以自定义的 CSV 编辑器 我们将 Modern CSV 设计为一个易于使用的应用程序。要更轻松地查看 CSV 文件，您可以设置主题（浅色或深色）、更改单元格大小或每隔一行或一列添加阴影。...您的 .csv 文件在带有 CRLF 换行符的 ANSI（Windows-1252，西欧）字符编码中是否有分号分隔符？您可以每次都打开它并相应地保存文件。

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