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.groupby(df['Date'].dt.year).sum() 下面是运行时的结果: 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...(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。
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...它包含两个文件train_transaction.csv（〜700MB）和train_identity.csv（〜30MB），我们将对其进行加载，合并，聚合和排序，以查看性能有多快。...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。...有一些情况，modin提示：“not supported, defaulting to pandas”，然后该操作终崩溃了，只剩下4个python进程，每个进程都占用大量内存。...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
我们为现在的 Pandas 用户设计了该系统，旨在帮助他们的程序运行得更快，并且无需大量代码改动就能够进行更好的扩展。这项工作的最终目标就是在云环境中使用 Pandas。...使用 Pandas on Ray，用户不需要知道他们的系统或集群有多少个核心，也不需要指定如何分配数据。...使用 Pandas 的数据科学家不一定非得是分布式计算专家，才能对数据进行高效分析。Dask 要求用户不断了解为计算而构建的动态任务图。...此外，默认情况下，懒惰计算使每个熟悉的 Pandas 调用返回一个意外的结果。这些差异为 Dask 提供了更好的性能配置，但对于某些用户来说，学习新 API 的开销太高。...除了在最小的文件上 Pandas 是最快的以外，Pandas on Ray 的逐行操作速度大约是 Pandas 和 Dask 的三倍。
/c/talkingdata-adtracking-fraud-detection ），使用到其对应的训练集，这是一个大小有7.01G的csv文件。...下面我们将循序渐进地探索在内存开销和计算时间成本之间寻求平衡，首先我们不做任何优化，直接使用pandas的read_csv()来读取train.csv文件： import pandas as pd raw...这样一来我们后续想要开展进一步的分析可是说是不可能的，因为随便一个小操作就有可能会因为中间过程大量的临时变量而撑爆内存，导致死机蓝屏，所以我们第一步要做的是降低数据框所占的内存： 「指定数据类型以节省内存...}, usecols=['ip', 'app', 'os'], chunksize=10000000) # 从raw中循环提取每个块并进行分组聚合...，其他的pandas主流API使用方式则完全兼容，帮助我们无缝地转换代码： 图11 可以看到整个读取过程只花费了313毫秒，这当然不是真的读进了内存，而是dask的延时加载技术，这样才有能力处理「超过内存范围的数据集
当然活动的火爆以至于其他编程语言也不甘寂寞，纷纷进行挑战 项目内容 当然，现在也有人使用Python进行相关活动 小编去github上找了下原数据，但是只找到一个4万行的版本，如果有朋友有原数据欢迎分享到和鲸...下面展示基于dask和polars进行数据处理的代码 1brc网站:https://1brc.dev/ In [1]: !...44691行的缩水版本，当然十亿行的版本有13GB大小 dask dask是大家并行计算的老朋友，博主经常用来并行插值，并行处理数据等等 例如 进阶！...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
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。 ?...最后，我们可以聚合结果，这是一个计算上很 cheap 的操作。 ? 多核系统如何更快地处理数据。对于单核进程(左)，所有10个任务都放在一个节点上。...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。...它们都是使用 Python api 的并行计算库，你可以选择一个或另一个在运行时与 Modin 一起使用。Ray 目前是最安全的一个，因为它更稳定 —— Dask 后端是实验性的。...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。
这是因为这些操作往往需要大量的内存和CPU资源。 空间连接特别是在点数据量很大时，是一个资源密集型的操作，因为它需要对每个点检查其与其他几何对象（如行政区边界）的空间关系。...如果在使用dask-geopandas时遇到错误，可能是由于多种原因导致的，包括但不限于代码问题、内存管理、任务调度等。 为了更好地诊断问题，需要检查错误消息的具体内容。...python import dask.dataframe as dd import dask_geopandas 从 CSV 文件读取数据 ddf = dd.read_csv('...') # 使用你的文件路径替换...) 以上就是如何使用 Dask-GeoPandas 对大型地理空间数据进行高效处理的简单示例。...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。你的代码尝试使用geopandas.sjoin，但是应该使用dask_geopandas.sjoin。
import pandas as pd # 设置分块大小，例如每次读取 10000 行 chunksize = 10000 # 使用 chunksize 参数分块读取 CSV 文件...chunk 写入不同的文件，或者对 chunk 进行某种计算并保存结果 但使用分块读取时也要注意，不要在循环内部进行大量计算或内存密集型的操作，否则可能会消耗过多的内存或降低性能。...尽管如此，Pandas读取大数据集能力也是有限的，取决于硬件的性能和内存大小，你可以尝试使用PySpark，它是Spark的python api接口。...，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
2 Vaex Vaex是一种更快、更安全、总体上更方便的方法，可以使用几乎任意大小的数据进行数据研究分析，只要它能够适用于笔记本电脑、台式机或服务器的硬盘驱动器。...唯一的区别是，Vaex在需要的时候才计算字段，而Dask需要显式地使用compute函数。 数据需要采用HDF5或Apache Arrow格式才能充分利用Vaex。...在我们的电脑上，两者都需要大约85秒。 我们需要将CSV转换为HDF5，才能看到Vaex的优点。 事实上，Vaex只受可用磁盘空间的限制。...如果你的数据不是内存映射文件格式（例如CSV、JSON），则可以通过与Vaex结合Pandas I/O轻松地转换它。 我们可以将它转换为HDF5并用Vaex处理它！...dvv = dv[dv.col1 > 90] 6 高性能聚合数据 列如value_counts、groupby、unique和各种字符串操作都使用了快速高效的算法，这些算法都是在C++底层实现的。
Dask后端还处在测试阶段。 至此，理论说的够多了。接下来聊聊代码和速度基准点。 基准测试Modin的速度 pip是安装Modin最简单的方法。...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。...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。...下列表格对比展示了笔者分别使用Pandas和Modin做测试的运行时间。 如图所示，在一些操作中，Modin的速度明显要快一些，通常是读取数据，查询数值的时候。...import ray ray.init(num_cpus=4) import modin.pandasas pd 处理大量数据的时候，数据集的大小一般不会超过系统内存的大小。
多进程可在代码中实现并行化。 当您要实例化新进程，访问共享内存时，多进程成本很高，因此如果有大量数据处理时可以考虑使用多进程。 对于少量数据，则不提倡使用多进程。...#computationally intensive work 06 尽量使用csv替代xlsx 在进行数据处理时， 我需要更长的时间才能将数据加载到excel文件或从excel文件保存数据。...相反，我选择了创建多个csv文件的路径，并创建了一个文件夹来对文件进行分组。...df.parallel_apply(my_time_consuming_function, axis=1) 总结 对于提高Python的性能，第一是先编写简洁，高效的代码。...我们必须确保代码不会在循环中反复执行相同的计算。第二不要为集合中的每个记录打开/关闭IO连接。第三要确保在不需要时不创建新的对象实例。通过大量的编程练习，掌握一些高级的编程方法对你十分重要。
具体来说我们在实际处理表格的数据集都非常庞大。使用pandas的read_csv读取大文件将是你最大的错误。 为什么?因为它太慢了!...以下这张表是pandas的所有类型： Pandas命名方式中，数据类型名称之后的数字表示此数据类型中的每个数字将占用多少位内存。因此，我们的想法是将数据集中的每一列都转换为尽可能小的子类型。...当我们将df保存到csv文件时，这种内存消耗的减少会丢失因为csv还是以字符串的形式保存的，但是如果使用pickle保存那就没问题了。 为什么要减小内存占用呢？...使用 CSV格式保存文件 就像读取 CSV 文件非常慢一样，将数据保存回它们也是如此。...因为它像sklearn一样有一个出色的用户指南，涵盖从基础知识到如何贡献代码，甚至是如何设置更漂亮的主题（也许可能就是因为太多了，所以没人看）。 我今天提到的所有错误都可以在文档中找到。
如何使用一个稳健的测试工具系统地评估机器学习模型的效能。 如何拟合最终模型并使用它预测特定情况所对应的类标签。...具体的载入数据集方法可使用read_csv（）这一Pandas包的内置函数，只需要指定文件名、是否读入标题行以及缺失值的对应符号(本数据为?...然后分析了数据分布情况，发现数据分布是不平衡的，大约75%的数据都是(50K)。 通过创建直方图，我们可以更直观地看到数据分布情况。...而分层表示每一个折叠将包含相同的混合比例(即每个折叠中指标数据都具有75%-25%的分布特征)。重复表示评估过程将被多次执行，以避免偶然结果和更好地捕获所选模型的方差，本教程中，我们将重复三次。...目的是演示如何系统地解决问题，以及某些为不平衡分类问题设计的算法。
一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第2式，测算代码多次运行平均 时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第3式，按调用函数分析代码运行时间...平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第4式，按行分析代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 二，加速你的查找 第5式，用set而非list进行查找 低速方法 高速方法 第6式，用...Pandas 第19式，使用csv文件读写代替excel文件读写 低速方法 高速方法 第20式，使用pandas多进程工具pandarallel**** 低速方法 高速方法 九，使用Dask进行加速 第...，这里是python学习者聚集地！！...每日分享一些学习的方法和需要注意的小细节
cuDF：数据帧操作 cuDF提供了类似Pandas的API，用于数据帧操作，因此，如果知道如何使用Pandas，那么已经知道如何使用cuDF。...（查看数据，排序，选择，处理缺失值，使用csv文件等）均相同： import cudf df = cudf.DataFrame([('a', list(range(20))),...的csv文件花费了13秒，而使用cuDF加载它花费了2.53秒。...Science PC 一切都很好，但是如何使用这些工具？...拥有一台可以改善这一点的PC和工具确实可以加快工作，并帮助更快地在数据中发现有趣的模式。想象得到一个40 GB的csv文件，然后只需将其加载到内存中即可查看其内容。
在本节中，我们使用 Dask 和 dask.delayed 并行化简单的 for 循环样例代码。通常，这是将函数转换为与 Dask 一起使用所需的唯一函数。...这是使用 dask 并行化现有代码库或构建复杂系统的一种简单方法。这也将有助于我们对后面的部分进行理解。...必须立即（而不是懒惰地）做出调用 inc 或 double 的 is_even 决定，以便我们的图形构建 Python 代码继续进行。...**2) 因此，您的目标是使用 dask.delayed 并行化上面的代码 (已在下面复制)。...特别是，(delayed screencast 将强化您在此处学到的概念，delayed best practices 文档收集了有关如何使用 dask.delayed 的建议。
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。...LLVM编译器库在运行时将 Python 函数转换为优化的机器代码。...如果在你的数据处理过程涉及到了大量的数值计算，那么使用numba可以大大加快代码的运行效率（一般来说，Numba 引擎在处理大量数据点 如 1 百万+ 时表现出色）。...但是存取csv有个好处是，这个数据格式通用性更好，占用内存硬盘资源也比较少。此外，对于大文件，csv还可以对文件分块、选定某几列、指定数据类型做读取。...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
通过将数据拆分成小块并使用惰性计算的方式，Dask.array能够高效地处理大型数据集。...实际应用案例 10.1 用Dask.array处理图像数据 在图像处理中，我们经常需要处理大量的图像数据。Dask.array可以帮助我们高效地处理图像数据。...例如，我们可以使用Dask.array读取和处理大量图像文件： import dask.array as da import imageio # 从多个图像文件创建Dask数组 arr = da.stack...从多个NetCDF文件创建了一个三维数组，其中每个二维数组表示一个气象数据。...同时，我们还介绍了如何使用Dask.distributed来搭建分布式集群，并在分布式集群上执行计算，以处理更大规模的数据集。
该版本将cuStrings存储库合并到cuDF中，并为合并两个代码库做好了准备，使字符串功能能够被更紧密地集成到cuDF中，以此提供更快的加速和更多的功能。...cuDF继续改进其Pandas API兼容性和Dask DataFrame互操作性，使我们的用户可以最大程度地无缝使用cuDF。 在幕后，libcudf的内部架构正在经历一次重大的重新设计。...Dask Dask在HPC和Kubernetes系统上实现了标准化部署，包括支持与客户端分开运行调度程序，从而使用户可以在本地笔记本计算机上轻松地启动远程集群上的计算。...凭借快速、大规模的数据可视化功能及其围绕python的设计，Datashader非常适合与GPU驱动的viz一起使用。我们的第一个版本实现了大约50倍的速度。...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》。
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