最近因为项目需求，需要将一些自定义的类序列化为JSON，网上有很多好用的第三方序列化工具，但都只能自动序列化一些基本类型，如NSNumber,NSString与NSDictionary这种，没有一种第三方工具提供直接将自定义类序列化的方法...（至少据我所知：），而对于这种序列化自定义的类的需求，网上能查到的方法只有将自定义的类手动的转存为一个NSDictionary，然后再使用第三方工具来序列化。...因为在JAVA中有工具通过反射机制可以实现自动的序列化自定义类，于是抱着试一试的心态，开始寻找Objective-C中对应的方法。...功夫不负苦心人，一位stackoverflow上的仁兄的回复提醒了我，iOS中的有Runtime Programming这样一种技术，通过阅读相应的文档，最终我找到了解决的方法。...实际上我们需要解决的问题，就是动态的获取一个类中所有的属性名，只要能够获取这个，再通过这些属性名找到对应的属性值，最终把这些名-值建立成对，放入一个NSDictionary中，就可以使用第三方工具完成序列化的工作了
对象是一个你能够看得到，摸得着的具体实体 如何定义Java中的类： 1.类的重要性：所有Java程序都以类class为组织单元 2.什么是类：类是模子，确定对象将会拥有的特征（属性）和行为（方法...） 3.类的组成：属性和方法 4.定义一个类的步骤： a.定义类名 b.编写类的属性 c.编写类的方法 public class 类名 { ...方法n； } Java对象 使用对象的步骤： 1.创建对象： 类名 对象名 = new 类名（）； ...5 引用对象的方法：对象.方法 phone.sendMessage() ; //调用对象senMessage（）方法 成员变量和局部变量 1.成员变量 在类中定义，用来描述对象将要有什么... 2.局部变量 在类的方法中定义，在方法中临时保存数据 成员变量和局部变量的区别 1.作用域不同： 局部变量的作用域仅限于定义他的方法 成员变量的作用域在整个类内部都是可见的
使用Serializable接口来自定义PHP中类的序列化 关于PHP中的对象序列化这件事儿，之前我们在很早前的文章中已经提到过 __sleep() 和 __weakup() 这两个魔术方法。...: "A:"，很明显对应的是类名，也就是类的::class "{xxx}"，对象结构和JSON一样，也是用的花括号 各种类型的数据进行序列化的结果 下面我们再来看下不同类型序列化的结果。...要知道，在PHP中，我们除了句柄类型的数据外，其他标量类型或者是数组、对象都是可以序列化的，它们在序列化字符串中是如何表示的呢？...这样看来，我们的反序列化还是非常智能的，有一点点的不同都无法进行还原操作。 未定义类的反序列化操作 最后，我们来看看未定义类的情况下，直接反序列化一个对象。...毕竟包含了类型以及长度后将使得格式更为严格，而且反序列化回来的内容如果没有对应的类模板定义也并不是特别好用的，还不如直接使用 JSON 来得方便易读。
在Dask中，一个DataFrame是一个大型且并行的DataFrame，由许多较小的 pandas DataFrames组成，沿索引拆分。...这些 pandas DataFrames 可以存在于单个机器上的磁盘中计算远超于内存的计算，或者存在集群中的很多不同机器上完成。...一个 Dask DataFrame 操作会触发所有 Pandas DataFrames 的操作。...Polars Polars是使用 Apache Arrow Columnar Format 作为内存模型在 Rust 中实现的速度极快的 DataFrames 库。...对于大数据集而言，只要磁盘空间可以装下数据集，使用Vaex就可以对其进行分析，解决内存不足的问题。 它的各种功能函数也都封装为类 Pandas 的 API，几乎没有学习成本。
更快和更有效的内存操作 本次最大的亮点可谓是他们在后台增加了对pyarrow的支持，甚至被定义为一场革命（revolution）。...pyarrow后端是pandas 2.0的一个新功能，它允许用户使用Apache Arrow作为pandas DataFrames和Series的替代数据存储格式。...这意味着当你在pandas 2.0中读或写Parquet文件时，它将默认使用pyarrow来处理数据，从而使操作更快、更节省内存。 什么是Pyarrow?...总之，在pandas 2.0中使用pyarrow后端可以使数据操作更快、更节省内存，尤其是在处理大型数据集时。...然而，NumPy也有其局限性，从Marc Garcia[2]的文章中可以看到，NumPy不支持字符串和缺失值。因此，对于缺失的数字，需要使用一个特殊的数字或NaN。
微软设计的产品通常有个原则是”将使用者当作傻瓜”，在这个原则下，微软的东西 确实非常好用，但是对于开发者，如果你自己也将自己当作傻瓜，那就真的傻了。...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...DataFrames来提高Pandas的效率。...使用Spark的主要优点是Spark DataFrames使用分布式内存并利用延迟执行，因此它们可以使用集群处理更大的数据集，而Pandas之类的工具则无法实现。...优点 可扩展性和对更大数据集的支持 就语法而言，Spark DataFrames与Pandas非常相似 通过Spark SQL使用SQL语法进行查询 与其他流行的ETL工具兼容，包括Pandas(您实际上可以将
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。...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。...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。...: 15分半钟似乎太多了，但您必须考虑到在此过程中使用了大量交换内存，因为没有办法将20+GB的数据放入16GB的RAM中。...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。
特征：数据中抽取出来的对结果预测有用的信息。特征工程：使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。...feature = features_defs[18]feature图片 TSFresh 简介TSFresh 是一个开源 Python 工具库，有着强大的时间序列数据特征抽取功能，它应用统计学、时间序列分析...、信号处理和非线性动力学的典型算法与可靠的特征选择方法，完成时间序列特征提取。...图片TSFresh 自动从时间序列中提取 100 个特征。 这些特征描述了时间序列的基本特征，例如峰值数量、平均值或最大值或更复杂的特征，例如时间反转对称统计量。...图片 使用示例简单的使用方法示例代码如下：from featurewiz import FeatureWizfeatures = FeatureWiz(corr_limit=0.70, feature_engg
作者：Avi Chawla 翻译：欧阳锦校对：和中华 本文约1100字，建议阅读5分钟本文将带你探索Dask和DataTable，这两个类 Pandas 库。...尽管我从不赞成一开始就使用 Pandas 创建 CSV（请阅读https://towardsdatascience.com/why-i-stopped-dumping-dataframes-to-a-csv-and-why-you-should-too-c0954c410f8f...因此，在这篇文章中，我们将探索Dask和DataTable，这两个最受数据科学家欢迎的类 Pandas 库。...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。...因此，我们还将在此分析中考虑此 DataFrame 转换所花费的时间。 使用 Pandas、Dask 和 DataTable 将 DataFrame 保存到 CSV 的代码片段 实验装置： 1.
跟随本文一起看看这个版本引入了哪些新内容，以及它如何帮助用户改进Pandas的工作负载。它包含了一系列改进和一组新的弃用功能。...Pandas团队花了相当长的时间研究了这个问题。第一个基于PyArrow的字符串dtype在pandas 1.3中可用。它有潜力将内存使用量减少约70％并提高性能。...必须安装PyArrow才能使用此选项。 PyArrow与NumPy对象dtype有不同的行为，可能会让人难以详细理解。Pandas团队实现了用于此选项的字符串dtype，以与NumPy的语义兼容。...merge是另一个常用的函数，现在速度会更快。Pandas团队希望现在使用基于PyArrow支持的DataFrames的体验会更好。...弃用setitem类操作中的静默类型转换 一直以来，如果将不兼容的值设置到pandas的列中，pandas会默默地更改该列的数据类型。
尽管我从不赞成一开始就使用 Pandas 创建 CSV（请阅读https://towardsdatascience.com/why-i-stopped-dumping-dataframes-to-a-csv-and-why-you-should-too-c0954c410f8f...因此，在这篇文章中，我们将探索Dask和DataTable，这两个最受数据科学家欢迎的类 Pandas 库。...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。...因此，我们还将在此分析中考虑此 DataFrame 转换所花费的时间。 使用 Pandas、Dask 和 DataTable 将 DataFrame 保存到 CSV 的代码片段 实验装置： 1....我将下面描述的每个实验重复了五次，以减少随机性并从观察到的结果中得出较公平的结论。我在下一节中报告的数据是五个实验的平均值。 3.
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。...git clone https://github.com/dask/dask.git cd dask python -m pip install . 4、Dask如何使用？...这些集合类型中的每一个都能够使用在RAM和硬盘之间分区的数据，以及分布在群集中多个节点上的数据。...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。...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。
虽然Spark是为Java和Scala编写的，但Dask是为Python编写的，并提供了一组丰富的分布式类。Dask还提供了更丰富的低级API，支持对AI模型的分布式培训至关重要的actor类。...如果需要，Wordbatch类可以独立调用Batcher上的Map-Reduce操作，并支持整个管道中的分布式存储，以及使用fit_partial（） - 方法进行流处理。...实际应用程序将涉及大型集群上更复杂的管道，但这会使直接比较变得复杂，原因在于：配置调度程序的选择，关于如何实现共享数据的设计决策以及诸如演员之类的远程类，以及如何使用GPU和其他非CPU处理器。...与Dask不同，它可以很好地序列化嵌套的Python对象依赖项，并有效地在进程之间共享数据，线性地扩展复杂的管道。...与Ray相比，Dask特别会从100 Gb / s中受益更多。如果像Spark使用Hadoop那样从分布式存储中提取数据，这将在一定程度上降低高带宽网络的依赖性。
RAPIDS加速库 支持实例 如何在GPU实例上使用RAPIDS加速库 参考文献 ---- RAPIDS RAPIDS定义 RAPIDS，全称Real-time Acceleration Platform...0.10版本加入了最新的cudf :: column和cudf :: table类，这些类大大提高了内存所有权控制的强健性，并为将来支持可变大小数据类型（包括字符串列、数组和结构）奠定了基础。...由于已构建对整个libcudf API中的新类的支持，这项工作将在下一个版本周期中继续进行。...它支持将数据从cuDF DataFrames加载到XGBoost时的透明性，并且提供更加简洁的全新Dask API选项（详细信息请参见XGBoost存储库）。...如何在GPU实例上使用RAPIDS加速库 关于如何在阿里云GPU实例上基于NGC环境使用RAPIDS加速库，请参考文档：《在GPU实例上使用RAPIDS加速机器学习任务》。
使用 Term 类在底层指定查询，作为布尔表达式。 index 和 columns 是 DataFrames 的支持索引器。...Feather 旨在忠实地序列化和反序列化 DataFrames，支持所有 pandas 的数据类型，包括分类和带有时区的日期时间等扩展数据类型。...+ 在 `pyarrow` 引擎中，非字符串类型的分类数据类型可以序列化为 parquet，但会反序列化为其原始数据类型。...您可以指定一个`engine`来指导序列化。这可以是`pyarrow`、`fastparquet`或`auto`中的一个。...定义的列中的字符串值（按行）连接成单个数组并传递；3) 对每一行使用一个或多个字符串（对应于由 parse_dates 定义的列）作为参数调用 date_parser。
Dask的数据帧非常适合用于缩放pandas工作流和启用时间序列的应用程序。此外，Dask阵列还为生物医学应用和机器学习算法提供多维数据分析。...此外，您可以在处理数据的同时并行运行此代码，这将简化为更少的执行时间和等待时间! ? 该工具完全能够将复杂的计算计算调度、构建甚至优化为图形。...总之，这个工具不仅仅是一个并行版本的pandas 如何工作 现在我们已经理解了Dask的基本概念，让我们看一个示例代码来进一步理解： import dask.array as da f = h5py.File...在本例中，您已经将数据放入了Dask版本中，您可以利用Dask提供的分发特性来运行与使用pandas类似的功能。...安全性:Dask支持加密，通过使用TLS/SSL认证进行身份验证。 优缺点 让我们权衡一下这方面的利弊。 使用Dask的优点： 它使用pandas提供并行计算。
在本文中，我们将探讨如何使用Pandas库轻松读取和操作Excel文件。 Pandas简介 Pandas是一个用于数据处理和分析的强大Python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。...如果你有特定的数据处理需求，Pandas允许你使用自定义函数对数据进行操作。...通过apply()方法，你可以将自定义函数应用到DataFrame的每一行或列。...# 定义自定义函数 def custom_function(row): # 在这里编写自定义的数据处理逻辑 return result # 将自定义函数应用到某列 df['new_column
Anaconda Notebook本身已经是一个很好的工具，非常适用于学习，不过在企业中应用时，该工具总感觉差了一点，经常需要安装各种包，而有些包未必能通过conda进行安装。...支持时间序列建模。 简单说，就是希望该Notebook能同时支持机器学习，NLP和图像处理，这是我们公司主要的三个方向。 2....xlrd' \ 'facets' \ 'tqdm' \ 'scikit-multilearn' 这些包基本上都是Anaconda Notebook中的包含的包...# pyarrow fastparquet: pandas的parquet需要依赖于这两个包 RUN apt-get update -y \ && apt-get install -y \...，不过实际使用的时候，也会出现需要额外安装包的问题。
Spark SQL 也支持从 Hive 中读取数据，如何配置将会在下文中介绍。使用编码方式来执行 SQL 将会返回一个 Dataset/DataFrame。...DataFrames（Dataset 亦是如此） 可以从很多数据中构造，比如：结构化文件、Hive 中的表，数据库，已存在的 RDDs。...完整的列表请移步DataFrame 函数列表 创建 Datasets Dataset 与 RDD 类似，但它使用一个指定的编码器进行序列化来代替 Java 自带的序列化方法或 Kryo 序列化。...case class（比如，每条记录都是字符串，不同的用户会使用不同的字段），那么可以通过以下三步来创建 DataFrame： 将原始 RDD 转换为 Row RDD 根据步骤1中的 Row 的结构创建对应的...lowerBound 和 upperBound 用来指定分区边界，而不是用来过滤表中数据的，因为表中的所有数据都会被读取并分区 fetchSize 定义每次读取多少条数据，这有助于提升读取的性能和稳定性
这些工具可以分为三类： 并行/云计算— Dask，PySpark和Modin 高效内存利用— Vaex 不同的编程语言— Julia 数据集 对于每种工具，我们将使用Kaggle欺诈检测数据集比较基本操作的速度...但是dask基本上缺少排序选项。那是因为并行排序很特殊。Dask仅提供一种方法，即set_index。按定义索引排序。...(d2, on="col") re = re.groupby(cols).agg(params).compute() Dask性能 如何比较用于不同目的的两个平台的速度并非易事。...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。...与Dask类似，首先定义所有操作，然后运行.collect（）命令以实现结果。除了collect以外，还有更多选项，您可以在spark文档中了解它们。
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