关于此次沙尘暴的天气分析已经非常多了，本文不会分析相关的天气背景，主要从技术方面讲一下如何利用satpy处理卫星数据，从卫星视角看一下此次沙尘过程的演变。...格式文件。...如果你想单独看某一个时刻的卫星图像，可以在 save_dataset 之前使用 show 显示图片。...dask 并行绘图： %%time tasks = dask.delayed(process([f]) for f in files) tasks.compute() 3月15日0500UTC Himawari...-8真彩色图 沙尘 其实从真彩色图上已经能够看出沙尘的发展了。
转换为 Dask-GeoPandas DataFrame 首先，使用 GeoPandas 读取地理数据文件： python import geopandas df = geopandas.read_file...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...Parquet 和 Feather 文件格式的写入（以及读回）： python 写入到 Parquet 文件 ddf.to_parquet("path/to/dir/") 从 Parquet 文件读取...： python 读取文件，这里以 GeoPackage 文件为例，同时指定分区数为4 ddf = dask_geopandas.read_file("file.gpkg", npartitions=4...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。
为了验证这个问题，让我们在中等大小的数据集上探索一些替代方法，看看我们是否可以从中受益，或者咱们来确认只使用Pandas就可以了。...Spark性能 我使用了Dask部分中介绍的pySpark进行了相同的性能测试，结果相似。 ? 区别在于，spark读取csv的一部分可以推断数据的架构。...从1.5开始，您可以通过julia -t n或julia --threads n启动julia，其中n是所需的内核数。 使用更多核的处理通常会更快，并且julia对开箱即用的并行化有很好的支持。...最后总结 我们已经探索了几种流行的Pandas替代品，以确定如果数据集足够小，可以完全装入内存，那么使用其他数据是否有意义。 目前来看没有一个并行计算平台能在速度上超过Pandas。...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
读取单个或多个文件到 Dataset 对读取的输入对象执行一系列变换操作 使用to_netcdf方法保存结果 上述步骤通常会产生很大的nc文件(>10G)，尤其是在处理大量数据时。...然后，对上述数据集执行相关计算操作： result = np.sqrt(np.sin(ds) ** 2 + np.cos(ds) ** 2) 计算过程使用了 dask，可以执行如下语句查看计算图： result.Tair.data.visualize...() dask计算图，点击可看大图 计算完成后，为了并行存储nc文件，需要将上述结果分割为多个对象： 创建分割函数将上述dataset对象分割为多个子dataset对象： import itertools...xr.sace_mfdataset函数并行存储nc文件了： xr.save_mfdataset(datasets=datasets, paths=paths) 保存完数据之后，可以检查一下并行存储的结果和单独存储的结果是否一致...如果不是一定要netCDF格式的话，可以尝试使用zarr格式。 后话：虽然本文使用了dask，但是涉及到dask的内容比较少。
读取 CSV 并获取 PANDAS DATAFRAME 所需的时间 如果我们通过 Dask 和 DataTable 读取 CSV，它们将分别生成 Dask DataFrame 和 DataTable DataFrame...将 PANDAS DATAFRAME 存储到 CSV 所需的时间 目标是从给定的 Pandas DataFrame 生成 CSV 文件。对于 Pandas，我们已经知道df.to_csv()方法。...Dask 和 DataTable 读取 CSV 文件并生成 Pandas DataFrame 所花费的时间（以秒为单位）。...CSV 的行数从 100k 到 500 万不等。 描绘 Pandas、DataTable 和 Dask 读取 CSV 所需时间的折线图 1....实验 2：保存到 CSV 所需的时间 下图描述了 Pandas、Dask 和 DataTable 从给定的 Pandas DataFrame 生成 CSV 文件所花费的时间（以秒为单位）。
我们可以使用上面的 .compute() 评估结果，或者我们可以使用 .visualize() 可视化此值的任务图。...您可能还想对一些计算进行可视化，看看您是否正确地进行了计算。...from dask import compute %%time sums = [] counts = [] for fn in filenames: # 读取文件 df = delayed...mean 上使用 compute sums = [] counts = [] for fn in filenames: # 读取文件 df = delayed(pd.read_csv)(...sum 上使用 compute sums = [] counts = [] for fn in filenames: # 读取文件 df = delayed(pd.read_csv)(fn
大多数Dask API与Pandas相同，但是Dask可以在所有CPU内核上并行运行。它甚至可以在集群上运行，但这是另一个话题。 今天你将看到Dask在处理20GB CSV文件时比Pandas快多少。...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。...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。最后，可以将它们连接起来并进行聚合。...如果notebook 完全崩溃，使用少量的CSV文件。 让我们看看Dask提供了哪些改进。它接受read_csv()函数的glob模式，这意味着您不必使用循环。...结论 今天，您学习了如何从Pandas切换到Dask，以及当数据集变大时为什么应该这样做。Dask的API与Pandas是99%相同的，所以你应该不会有任何切换困难。
下面我来介绍如何对大量Geotiff实时进行TMS服务化操作。 一、总体效果 上次使用的是北京首都国际机场影像数据，这次我又下载了部分北京市区影像数据，来看一下总体显示效果。 ?...2.2 判断在此范围下有无Tiff文件 显而易见，如果此范围下有Tiff文件我们才需要进行切割，否则不进行操作，那么这里就牵涉三点： 获取所有需要切割的Tiff文件。 获取Tiff文件空间范围。...这样就能得到该路径下所有文件。 获取Tiff文件空间范围。 每一个Tiff文件都有一个范围， 普通方式可以直接读取Tiff文件的角点坐标等信息，在此我使用Geotrellis的方式来读取。...判断瓦片与tiff是否相交。 extent.intersects(tiffExtent) 2.3 返回瓦片 在判断此瓦片下有tiff文件后即可采用上一篇文章中讲述的方式进行切割并返回瓦片。...三、总结 本文简单讲述了如何使用Geotrellis将大量Geotiff文件发布为TMS服务，针对大批量的数据才是Geotrellis的核心所在，然而只有也只要掌握了对单一数据的处理将能很快实现大批量的数据
xr.open_mfdataset 批量读取文件时可以设置 parallel=True 能显著改善文件读取效率；注意chunks 不要随便设置，整不好会降低读取的速度； xr.open_mfdataset...，可以先测试单文件读取看是否正常； xr.save_mfdataset 可以进行nc文件的批量写入操作，但是使用时需要注意，后面单独推一下批量写nc文件； 如果不是必须要用nc和grib等格式的话，可以尝试一下...zarr格式，在文件的读取方面非常方便，而且效率要更高，可以实现文件的并行读写和增量写操作； 注意：目前没有类似 xr.open_mfdataset 的函数批量读取 zarr 格式文件，如果读取两个不同的...进行插值和统计计算时建议使用 xr.apply_ufunc 和 map_blocks 函数，可以显著改善处理效率，结合 dask 的话简直如有神助。 这几天在处理数据时就碰到了此类问题。...涉及到大量的数据处理时，可以结合 xarray 和 dask 改善效率，但是 dask 的学习成本稍高一些。
前面说过，Modin使用Ray或Dask作为后端，在这里我们使用 dask，命令行输入以下代码同时安装Modin和Dask： pip install modin[dask] 接下来是导入Modin，...对比Modin和Pandas read_csv 简单对比了Modin和Pandas读取200M文件后，我们再试下读取1GB的CSV文件有多大差异。...Pandas: # 使用pandas读取数据，200M文件 import pandas as pd import time df_pandas = pd.read_csv("test.csv") s =...如果你只是想简单统计或可视化大数据集，可以考虑Vaex。 「Modin Vs Dask」 Dask既可以作为Modin的后端引擎，也能单独并行处理DataFrame，提高数据处理速度。...但Dask对Pandas并没有很好的兼容性，没办法像Modin那样，只需改变一行代码，就可以轻松使用Pandas处理大数据集。 「Modin vs.
例如，我们可以通过读取大型数据文件来创建Dask.array： import dask.array as da # 从大型数据文件创建Dask数组 arr = da.from_array_file('...large_data.npy', chunks=(1000, 1000)) 在这个例子中，我们使用da.from_array_file函数从大型数据文件large_data.npy创建了Dask.array...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...Dask.array可以帮助我们高效地处理多维气象数据： import dask.array as da import netCDF4 # 从多个NetCDF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。
由于模式数据非常巨大，一般pc的内存不够大，无法一次性处理如此大的文件，因此这里不再使用xarray库直接读取数据，而是先用glob库，通过glob库提供的方法将上述7个文件导入系统，但这个时候数据还未读取到系统内存...，虽说glob一次性抓取了7个nc文件，但是这里xarray读取依然类似于一个文件，参数chunks（数据块）是一个关键，这里的意思是在time维度上一次性读取500MB的数据块，实现按需读取数据。...按照chunk参数指定的500MB的大小，dask并非将7个nc文件的数据一次性读取到系统内存中，而是遵从一块一块数据读取的原则。...当然dask也可以把这些chunks分发到不同的cpu核上进行处理。 那么多大的chunk比较合适呢？...5、总结 本文的主要知识点： 学会用dask和xarray库让netCDF数据加载、处理和可视化等操作更加简单； Dask可以通过并行加速数据处理，但需要特别注意数据分块大小。
前言 在上两篇文章中我介绍了如何直接将Geotiff（一个或者多个）发布为TMS服务。这中间其实我遇到了一个问题，并且这个问题伴随Geotrellis的几乎所有使用案例，下面我详细讲述。...一、问题描述 无论在将Tiff文件使用Geotrellis导入Accumulo中还是直接将其发布为TMS服务，其实这中间都存在一个问题：当多个Tiff文件存在重叠部分的时候如何接边、去重叠以及在边界处的瓦片如何取出各...Geotrellis使用HadoopGeoTiffRDD类将Tiff文件直接读取为RDD，主要方法如下： def apply[I, K, V](path: Path, uriToKey: (URI, I...从中可以看出拼接的效果非常好，如果是只读取单幅Tiff的情况必然两幅之间会存在空白，采用这种逐一读取的方式，不仅结果完美，效率也较高。下面来介绍实现方案。...filter操作过滤掉非Tiff文件以及与extent（瓦片的空间范围）不相交的Tiff文件。这样就可以得到所有与此瓦片有关的Tiff文件。
/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...，利用分块读取处理的策略，从始至终我们都可以保持较低的内存负载压力，并且一样完成了所需的分析任务，同样的思想，如果你觉得上面分块处理的方式有些费事，那下面我们就来上大招： 「利用dask替代pandas...进行数据分析」 dask相信很多朋友都有听说过，它的思想与上述的分块处理其实很接近，只不过更加简洁，且对系统资源的调度更加智能，从单机到集群，都可以轻松扩展伸缩。...，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
而且这样不仅仅是节省了存储空间的问题，何况我们有时可能只是为了查看数据情况（大量的Tiff文件，无法或者不方便逐一打开），这时不需要事先切割，就能查看大量Tiff文件的数据情况，并且可以逐级缩放。...我从Google地图上下载了北京首都国际机场部分影像图，并将其拼接成了Tiff文件（不是多此一举，只是为了演示效果）。而后通过Geotrellis成功将其加载到了Leaftlet地图中。...主要是读取Tiff文件，并将其根据瓦片编号切割成256*256的小块并附带key（row，col）信息，这样我们就能根据前台发送的key值信息查找后返回相应的瓦片。...2.1 读取Geotiff文件 使用Spark读取Geotiff文件，并将其转成RDD。...文件的存放位置，最好是将tiff文件存储于HDFS中，第二行便得到了需要的rdd，其类型为RDD[(ProjectedExtent, MultibandTile)]，其实此处已经完成了Geotiff的读取和瓦片的切割两步功能
dask将数据加载到Python中 我们从Kaggle下载的数据是一个3.3GB JSON文件，其中包含大约200万篇论文！.../data/arxiv-metadata-oai-snapshot.json' 我们将使用两个有效地处理大型ARXIV JSON文件的DASK的组件。...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...的API访问 步骤1：将JSON文件加载到Dask Bag中 将JSON文件加载到一个Dask Bag中，每个块的大小为10MB。...collection.release() 这在单机运行时是很好的方法，但是如果提供线上的服务则不要这样应用，因为每次加载都需要读取硬盘的数据，会很慢。
训练到推理 Dask cuGraph cuSpatial cuDataShader cuXfilter RAPIDS社区 阿里云GPU云服务器现已支持NVIDIA RAPIDS加速库 支持实例 如何在...cuDF 0.10版本的一些新功能包括 groupby.quantile()、Series.isin()、从远程/云文件系统（例如hdfs、gcs、s3）读取、Series和DataFrame isna...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。...目前已弃用较旧的Dask-XGBoost API，但它仍可以与RAPIDS 0.10配合使用。...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。
前言 当前镜像：气象分析3.9 资源：4核16g 注意分开运行，不然会爆内存 阅读本文你将学到： 远超循环批量处理nc文件效率的技巧 四种并行库的基本使用与区别 wrf变量极值经纬度索引 Dask...Dask能够自动将计算任务分解成小块并在多核CPU或分布式计算集群上执行，非常适合处理超出单机内存限制的数据集。Dask还提供了一个分布式任务调度器，可以管理计算资源，优化任务执行顺序。...它基于线程，适合执行大量I/O密集型任务，如网络请求和文件读写，因为线程在等待I/O时可以被切换出去，让其他线程继续执行。线程池自动管理线程的创建和回收，减少了线程创建的开销。...wrf_files = glob.glob('/home/mw/input/typhoon9537/*') # 使用Dask并行处理批量读取和提取slp变量 slp_data = [dask.delayed...wrf_files = glob.glob('/home/mw/input/typhoon9537/*') # 使用ThreadPoolExecutor来并行处理文件读取 def process_files
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