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。...我们将通过创建 dask.distributed.Client 来使用分布式调度器。现在，这将为我们提供一些不错的诊断。稍后我们将深入讨论调度器。...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。...当您有多个输出时，您可能需要使用 dask.compute 函数： >>> from dask import compute >>> x = delayed(np.arange)(10) >>> y =...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。
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。...运行时值将因PC而异，所以我们将比较相对值。郑重声明，我使用的是MBP 16”8核i9, 16GB内存。...处理多个CSV文件 目标:读取所有CSV文件，按年值分组，并计算每列的总和。 使用Pandas处理多个数据文件是一项乏味的任务。简而言之，你必须一个一个地阅读文件，然后把它们垂直地叠起来。...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。...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。
dask-geopandas的使用： dask-geopandas旨在解决类似的性能问题，通过并行计算和延迟执行来提高处理大规模地理空间数据的效率。...优化建议： 资源分配：确保有足够的计算资源（CPU和内存）来处理数据。对于dask-geopandas，可以通过调整Dask的工作进程数和内存限制来优化性能。...代码审查：仔细检查实现代码，尤其是dask-geopandas的部分，确认是否正确使用了并行计算和数据分区功能。 批处理：如果可能，尝试将数据分成更小的批次进行处理，而不是一次性处理所有点。...() 检查几何对象是否在某个多边形内 ddf.within(polygon) 此外，如果你有一个分布式的 dask.dataframe，你可以将 x-y 点的列传递给 set_geometry 方法来设置几何形状...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。
第二个设置使用直接10 Gb / s以太网连接将另一个工作节点与18核i9-7980XE CPU连接。...由于更好地使用附加节点，具有附加节点的Spark几乎与Ray相同，并且可以通过更大的数据大小和更复杂的处理流水线来完成。 结论性思考 这些基本基准测试演示了分布式调度程序的一些主要属性。...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。...dask / dask https://github.com/dask/dask 具有任务调度的并行计算。通过在GitHub上创建一个帐户来为dask / dask开发做贡献。...与Spark的比较 - Dask 1.2.2文档 http://docs.dask.org/en/stable/spark.html 它们都可以部署在相同的集群上。
什么是Dask.array？ 1.1 Dask简介 Dask是一个用于并行计算的强大工具，它旨在处理大规模数据集，将数据拆分成小块，并使用多核或分布式系统并行计算。...((1000, 1000)) # 创建二维Dask数组 arr = da.array(data) 2.3 数组计算与操作 在Dask.array中，我们可以执行类似于Numpy的数组计算和操作。...3.3 数据倾斜与rebalance 在使用Dask.array进行计算时，可能会出现数据倾斜的情况。...通过使用分布式计算资源，我们可以处理更大规模的数据集，从而提高计算效率。 7. Dask.array与分布式计算 7.1 分布式集群的配置 Dask.array可以利用分布式计算资源来进行并行计算。...数组可视化与比较 9.1 使用Matplotlib进行数组可视化 在Dask.array中，我们可以使用Matplotlib或其他可视化工具来将数组数据以图表形式展示出来。
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。...我们将看一下Dask，Vaex，PySpark，Modin（全部使用python）和Julia。...在这种情况下，与将整个数据集加载到Pandas相比花费了更多的时间。 Spark是利用大型集群的强大功能进行海量计算的绝佳平台，可以对庞大的数据集进行快速的。...通过将环境变量JULIA_NUM_THREADS设置为要使用的内核数，可以运行具有更多内核的julia。...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。
Spark 是独立于 Python 生态的另一个项目，但如果是在 JVM 环境下开发，并且十分需要使用 Spark SQL 等特性，可以考虑使用Spark。...对于机器学习的支持 Dask 原生支持 Scikit-learn，并且将某些 Scikit-learn 中的方法重构改成了分布式的方式。并且可以轻易兼容 Python 生态中的开源算法包。...并且可以通过 Dask 提供的延迟执行装饰器使用 Python 编写支持分布式的自定义算法。...并且可以通过 UDF 执行使用 Python 编写的自定义算法。 对于深度学习的支持 Dask 直接提供了方法执行 tensorflow，而tensorflow本身就支持分布式。...或者不希望完全重写遗留的 Python 项目 你的用例很复杂，或者不完全适合 Spark 的计算模型（MapReduce） 你只希望从本地计算过渡到集群计算，而不用学习完全不同的语言生态 你希望与其他
以下是 NVIDIA 使用 Dask 正在进行的许多项目和协作中的几个： | RAPIDS RAPIDS 是一套开源软件库和 API，用于完全在 GPU 上执行数据科学流程，通常可以将训练时间从几天缩短至几分钟...它使数据科学家能够轻松将大规模数据湖与 GPU 加速的分析连接在一起。...虽然这是一个新兴项目，但与使用支持 Dask 的 cuStreamz 的其他流数据平台相比，TCO 已显著降低。...开发者可以使用标准的 Dask 工作流程准备和设置数据，然后将数据交给 XGBoost 或 Tensorflow 。...与 Anaconda 类似，Quansight 为使用 Dask 的企业提供咨询服务和培训。
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。...这就是为什么运行在10tb上的公司可以选择这个工具作为首选的原因。 Dask还允许您为数据数组构建管道，稍后可以将其传输到相关的计算资源。...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。...熟悉的API:这个工具不仅允许开发人员通过最小的代码重写来扩展工作流，而且还可以很好地与这些工具甚至它们的API集成。 向外扩展集群:Dask计算出如何分解大型计算并有效地将它们路由到分布式硬件上。...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。
我们正在积极实现与 Pandas 所有 API 的对等功能，并且已经实现了 API 的一个子集。我们会介绍目前进展的一些细节，并且给出一些使用示例。...，如果我们使用 [:] 运算符将所有的数据收集到一起，Pandas on Ray 速度大约是之前的 1/36。...这个调用返回的是 Dask 数据帧还是 Pandas 数据帧？ 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。...尽管多线程模式让一些计算变得更快，但是一个单独的 Python 进程并不能利用机器的多个核心。 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。...值得注意的是，Dask 的惰性计算和查询执行规划不能在单个操作中使用。
本文要介绍的工具modin就是一个致力于在改变代码量最少的前提下，调用起多核计算资源，对pandas的计算过程进行并行化改造的Python库，并且随着其近期的一系列内容更新，modin基于Dask开始对...图1 2 基于modin的pandas运算加速 modin支持Windows、Linux以及Mac系统，其中Linux与Mac平台版本的modin工作时可基于并行运算框架Ray和Dask，而Windows...平台版本目前只支持Dask作为计算后端（因为Ray没有Win版本），安装起来十分方便，可以用如下3种命令来安装具有不同后端的modin： pip install modin[dask] # 安装dask...命名为mpd： 图3 可以看到因为是Win平台，所以使用的计算后端为Dask，首先我们来分别读入文件查看耗时： 图4 借助jupyter notebook记录计算时间的插件，可以看到原生的pandas...对于这部分功能，modin会在执行代码时检查自己是否支持，对于尚未支持的功能modin会自动切换到pandas单核后端来执行运算，但由于modin中组织数据的形式与pandas不相同，所以中间需要经历转换
下面看下用于ETL的Python数据转换工具，具体内容如下所示： 前几天，我去Reddit询问是否应该将Python用于ETL相关的转换，并且压倒性的回答是”是”。 ?...优点 可扩展性— Dask可以在本地计算机上运行并扩展到集群 能够处理内存不足的数据集 即使在相同的硬件上，使用相同的功能也可以提高性能(由于并行计算) 最少的代码更改即可从Pandas切换 旨在与其他...为什么每个数据科学家都应该使用Dask Modin 网站：https：//github.com/modin-project/modin 总览 Modin与Dask相似之处在于，它试图通过使用并行性并启用分布式...与Dask不同，Modin基于Ray(任务并行执行框架)。 Modin优于Dask的主要好处是Modin可以自动处理跨计算机核心分发数据(无需进行配置)。...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
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。...这一点也是我比较看中的，因为Dask可以与Python数据处理和建模的库包兼容，沿用库包的API，这对于Python使用者来说学习成本是极低的。...3、Dask安装 可以使用 conda 或者 pip，或从源代码安装dask 。...上图明显看到了并行的可能性，所以毫不犹豫，使用compute进行并行计算，这时才完成了计算。...这里简单说下一下dask-learn。 dask-learn项目是与Sklearn开发人员协作完成的。
2 dask-geopandas的使用 很多朋友应该听说过dask，它是Python生态里非常知名的高性能计算框架，可以针对大型数组、数据框及机器学习模型进行并行计算调度优化，而dask-geopandas...2.1 基础使用 dask-geopandas与geopandas的常用计算API是相通的，但调用方式略有不同，举一个实际例子，其中示例文件demo_points.gdb由以下代码随机生成并写出： import...()将其转换为dask-geopandas中可以直接操作的数据框对象，其中参数npartitions用于将原始数据集划分为n个数据块，理论上分区越多并行运算速度越快，但受限于机器的CPU瓶颈，通常建议设置...dask-geopandas就是奔着其针对大型数据集的计算优化而去的，我们来比较一下其与原生geopandas在常见GIS计算任务下的性能表现，可以看到，在与geopandas的计算比较中，dask-geopandas...取得了约3倍的计算性能提升，且这种提升幅度会随着数据集规模的增加而愈发明显，因为dask可以很好的处理内存紧张时的计算优化： 当然，这并不代表我们可以在任何场景下用dask-geopandas代替
最近在用 Pandas 读取 csv 进行数据分析，好在数据量不是很大，频率不是很高，使用起来得心用手，不得不说真的很方便。...不过当数据量很大，你就要考虑读写的性能了，可以看下这个库，留下印象，以备不时之需。...Pandas 有两个竞争对手，一个是 Dask[1] 另一个是 DataTable[2]，不过 Pandas 太牛逼了，其他两个库都提供了与 Pandas 的 DataFrame 相互转换的方法。...它们都可以用来读写 Excel 有网友对此做了读写性能测试[3]，先生成随机数据集，其中包含可变行和三十列——包括字符串、浮点数和整数数据类型。每个测试重复了五次，取其平均值。...写入 csv Dask 在将 Pandas DataFrame 存储到 CSV 方面的表现都比 Pandas 差。而 DataTable 表现最好，比 Pandas 提高了近 8 倍。
Python NumPy 高级教程：并行计算 并行计算是在多个处理单元上同时执行计算任务的方法，以提高程序的性能。在 NumPy 中，可以使用一些工具和技术来进行并行计算，充分利用多核处理器的优势。...在本篇博客中，我们将深入介绍 NumPy 中的并行计算，并通过实例演示如何应用这些技术。 1....使用 Dask 加速计算 Dask 是一个用于并行计算的灵活工具，可以与 NumPy 结合使用，提供分布式和并行计算的能力。...import dask.array as da # 将 NumPy 数组转换为 Dask 数组 arr_dask = da.from_array(arr_large, chunks=len(arr_large...使用 Cython 进行编译优化 Cython 是一种将 Python 代码转换为 C 代码的工具，从而提高执行速度。通过使用 NumPy 数组，可以在 Cython 中实现并行计算。
本文要介绍的工具modin就是一个致力于在改变代码量最少的前提下，调用起多核计算资源，对pandas的计算过程进行并行化改造的Python库，并且随着其近期的一系列内容更新，modin基于Dask开始对...图1 2 基于modin的pandas运算加速 modin支持Windows、Linux以及Mac系统，其中Linux与Mac平台版本的modin工作时可基于并行运算框架Ray和Dask，而Windows...平台版本目前只支持Dask作为计算后端（因为Ray没有Win版本），安装起来十分方便，可以用如下3种命令来安装具有不同后端的modin： pip install modin[dask] # 安装dask...图2 为了区分他们，在导入时暂时将modin.pandas命名为mpd： ? 图3 可以看到因为是Win平台，所以使用的计算后端为Dask，首先我们来分别读入文件查看耗时： ?...对于这部分功能，modin会在执行代码时检查自己是否支持，对于尚未支持的功能modin会自动切换到pandas单核后端来执行运算，但由于modin中组织数据的形式与pandas不相同，所以中间需要经历转换
Ray是伯克利年初推出的分布式AI框架，能用几行代码，将家用电脑上的原型算法转换成适合大规模部署的分布式计算应用。...Pandas on Ray的性能虽说比不上另一个分布式DataFrame库Dask，但更容易上手，用起来和Pandas几乎没有差别。用户不需要懂分布式计算，也不用学一个新的API。...与Dask不同的是，Ray使用了Apache Arrow里的共享内存对象存储，不需要对数据进行序列化和复制，就能跨进程通讯。 ?...△ 在8核32G内存的AWS m5.2xlarge实例上，Ray、Dask和Pandas读取csv的性能对比 它将Pandas包裹起来并透明地把数据和计算分布出去。...用户不需要知道他们的系统或者集群有多少核，也不用指定如何分配数据，可以继续用之前的Pandas notebook。 前面说过，使用Pandas on Ray需要替换一行代码，其实就是换掉导入语句。
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...、multiprocessing、ThreadPoolExecutor、和joblib都是Python中用于实现并行计算和任务调度的库或模块，各有其特点和应用场景： Dask Dask 是一个灵活的并行计算库...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。...特长与区别： 特长：处理大型数据集，易于扩展到多台机器，高级数据结构支持。 区别：相比其他库，Dask提供了更高级别的抽象，特别适合于数据科学和大数据分析领域。...joblib的一个重要特点是它的智能缓存机制，可以避免重复计算，加速训练过程。 特长与区别： 特长：针对数值计算优化，高效的内存缓存，易于在数据科学和机器学习中集成。
这就是Dask DataFrame API发挥作用的地方:通过为pandas提供一个包装器，可以智能的将巨大的DataFrame分隔成更小的片段，并将它们分散到多个worker(帧)中，并存储在磁盘中而不是...dask中的数表处理库 import sys # 外部参数获取接口 面对海量数据，跑完一个模块的代码就可以加一行gc.collect()来做内存碎片回收，Dask Dataframes与Pandas...pyecharts是一款将python与百度开源的echarts结合的数据可视化工具。...流程:以用户ID(U_Id)为分组键，将每位用户的点击、收藏、加购物车的行为统计出来，分别为 是否点击，点击次数;是否收藏，收藏次数;是否加购物车，加购物车次数 以此来预测最终是否购买 # 去掉时间戳...、是否收藏与收藏次数之间存在一定相关性，但经验证剔除其中之一与纳入全部变量效果基本一致，故之后使用全部变量建模。
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