pandas在分析结构化数据方面非常的流行和强大，但是它最大的限制就在于设计时没有考虑到可伸缩性。...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 DataFrame会被分割成多个部门，每个部分称之为一个分区，每个分区都是一个相对较小的 DataFrame，可以分配给任意的worker，并在需要复制时维护其完整数据。...接口读取的数据，无法直接用.isnull()等pandas常用函数筛查缺失值 data.isnull() Dask DataFrame Structure : .dataframe tbody tr...用户行为统计表 describe = df.loc[:,["U_Id","Be_type"]] ids = pd.DataFrame(np.zeros(len(set(list(df["U_Id"
是的-Dask DataFrames。 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。...下面是创建CSV文件的代码片段: import numpy as np import pandas as pd import dask.dataframe as dd from datetime..., day=1), end=datetime(year=year, month=12, day=31), freq=’S’ ) df = pd.DataFrame...Date’] = dates for i in range(5): df[f’X{i}’] = np.random.randint(low=0, high=100, size=len...(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16GB的RAM中。
Dask: Dask是一个灵活的Python并行计算库，使得在工作流程中平滑而简单地实现规模化。在CPU上，Dask使用Pandas来并行执行DataFrame分区上的操作。...Dask-cuDF: Dask-cuDF在需要的情况下扩展Dask，以允许其DataFrame分区使用cuDF GPU DataFrame而不是Pandas DataFrame进行处理。...结果排序： 默认情况下，cuDF中的join（或merge）和groupby操作不保证输出排序。...没有真正的“object”数据类型： 与Pandas和NumPy不同，cuDF不支持“object”数据类型，用于存储任意Python对象的集合。..."c": list(range(20)), } ) # read data directly into a dask_cudf.DataFrame with read_csv pdf = pd.DataFrame
Python 中类似 tidyverse 的数据处理工具在 Python 中，有许多类似于 R 的 tidyverse 的数据处理工具包，尽管它们没有完全整合在一个生态系统中，但它们可以组合使用，达到类似...result = data[data['value'] > 15] # 筛选result = data.groupby('name').agg({'value': 'sum'}) # 聚合管道式操作...筛选和分组聚合result = data.filter(pl.col('value') > 15).groupby('name').agg(pl.col('value').sum())print(result...示例代码：import dask.dataframe as dddata = dd.from_pandas(pd.DataFrame({'name': ['A', 'B', 'C'], 'value':...对于大数据集，可以引入 dask 或 pyspark。使用 pyjanitor 做数据清洗。
Dask DataFrame：与 pandas 类似，处理无法完全载入内存的大型数据集。 Dask Delayed：允许将 Python 函数并行化，适合灵活的任务调度。...以下是常见场景下 Dask 的用法： 3.1 使用 Dask DataFrame 替代 pandas 当数据集过大时，Dask DataFrame 能够自动分区并并行处理数据，非常方便。...import dask.dataframe as dd # 读取一个超大 CSV 文件 df = dd.read_csv('large_file.csv') # 进行操作，例如 groupby 和...sum result = df.groupby('category').amount.sum().compute() # 注意：一定要用 .compute() 才会执行计算！...总结与表格概览 功能 Dask 替代方案 主要优势 Dask DataFrame pandas 处理无法装载到内存的大型数据集 Dask Array NumPy 处理超大数组并行计算 Dask Delayed
01.csv') df.groupby(df.user_id).value.mean() #dask import dask.dataframe as dd df = dd.read_csv...('2015-*-*.csv') df.groupby(df.user_id).value.mean().compute() 非常相似，除了.compute() . 2、Dask Array读取hdf5...npartitions=2) >>> df = b.to_dataframe() 变为dataframe格式的内容 . 4、Dask Delayed 并行计算 from dask import delayed...为例，官方：https://github.com/dask/dask-xgboost 来看一个案例code . 1、加载数据 import dask.dataframe as dd # Subset...DayOfWeek', 'Distance', 'DepDelay', 'CRSDepTime', 'UniqueCarrier', 'Origin', 'Dest'] # Create the dataframe
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。...一个 Dask DataFrame 操作会触发所有 Pandas DataFrames 的操作。...# 安装dask pip install dask # 导入dask dataframe import dask.dataframe as dd 原理、使用可参考这篇：安利一个Python大数据分析神器...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。 可参考这篇文章：0.052 秒打开 100GB 数据，这个Python开源库火爆了！ 6....StringIO(content)) tips_df['tip_percentage'] = tips_df['tip'] / tips_df['total_bill'] * 100 print(tips_df.groupby
Python/R/Julia中的数据处理工具多如牛毛「如pandas、spark、DataFrames.jl、polars、dask、dplyr、data.table、datatable等等」，如何根据项目需求挑选趁手的武器...7种Python工具 dask pandas datatable cuDF Polars Arrow Modin 2种R工具 data.table dplyr 1种Julia工具...DataFrames.jl 3种其它工具 spark ClickHouse duckdb 评估方法 分别测试以上工具在在0.5GB、5GB、50GB数据量下执行groupby、join的效率...、Julia中的DataFrame.jl等在groupby时是一个不错的选择，性能超越常用的pandas，详细， 0.5GB数据 groupby 5GB数据 groupby 50GB数据 groupby...data.table在join时表现不俗，详细， 0.5GB数据 join 5GB数据 join 50GB数据 join 小结 R中的data.table、Python中的Polars、Julia中的DataFrame.jl
df_trips, df_zone def pl_read_parquet(path, ): """ Converting parquet file into Polars dataframe...mean_test_speed_pl(df_pl,): """ Getting Mean per PULocationID """ df_pl = df_pl.groupby...mean_test_speed_pl(df_pl,): """ Getting Mean per PULocationID """ df_pl = df_pl.groupby...函数功能与上面一样，所以我们把代码整合在一起： import dask.dataframe as dd from dask.distributed import Client import time...(df_dask): df_dask = df_dask.groupby("PULocationID").agg({"trip_distance": "mean"}) return
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。...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。...之所以被叫做delayed是因为，它没有立即计算出结果，而是将要作为任务计算的结果记录在一个图形中，稍后将在并行硬件上运行。...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。...、add和sum都还没有发生，而是生成一个计算的任务图交给了total。
Dask的核心组件与语法 Dask由几个核心组件组成，包括动态任务调度系统、Dask数组（dask.array）、Dask数据框（dask.dataframe）和Dask Bag（dask.bag）。...深入探索 安装Dask 首先，确保你已经安装了Dask及其所有依赖项。...你可以使用以下命令进行安装： pip install dask[complete] Dask DataFrame Dask DataFrame与Pandas DataFrame类似，但支持更大的数据集。...import dask.dataframe as dd # 从CSV文件加载数据 df = dd.read_csv('large_dataset.csv') # 显示数据的前几行 print(df.head...mean_value = df['column_name'].mean().compute() print(f'均值: {mean_value}') # 按照某一列进行分组并计算均值 grouped = df.groupby
: chunk['category'] = chunk['category'].astype('category') # 内存占用减少70% for key, grp in chunk.groupby...'category'): aggregator[key]['sum'] += grp['value'].sum() aggregator[key]['count'] += len...print(f"缺少{x_col}或{y_col}列") return valid_data = df[[x_col, y_col]].dropna() if len...].agg(['mean', 'sum']) except KeyError as e: print(f"关键列缺失: {e}") return pd.DataFrame...SettingWithCopyWarning链式赋值导致的数据修改异常使用.loc[row_indexer,col_indexer]显式索引MemoryError 大数据操作时崩溃 启用dask.dataframe
numba import numba as nb # 用numba加速的求和函数 @nb.jit() def nb_sum(a): Sum = 0 for i in range(len...Sum += a[i] return Sum # 没用numba加速的求和函数 def py_sum(a): Sum = 0 for i in range(len...("x")['a'].agg(lambda x:x.sum()) %timeit df.groupby("x")['a'].agg(sum) %timeit df.groupby("x")['a...import pandas as pd import swifter df.swifter.apply(lambda x: x.sum() - x.min()) 7、Modin Modin后端使用dask...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
可以使用chunksize参数分批读取大文件，或者使用dask库进行分布式计算：# 分批读取大文件for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize...=1000): process(chunk)# 使用dask进行分布式计算import dask.dataframe as ddddf = dd.read_csv('large_file.csv'...)result = ddf.groupby('category').sum().compute()4....可以使用dtype参数指定更小的数据类型，或者使用dask库进行分布式计算：# 指定更小的数据类型df = pd.read_csv('large_file.csv', dtype={'quantity'...: 'int32'})# 使用dask进行分布式计算import dask.dataframe as ddddf = dd.read_csv('large_file.csv')result = ddf.groupby
参数来指定需要读入的字段名称： raw = pd.read_csv('train.csv', usecols=['ip', 'app', 'os']) raw.info() 图7 可以看到，即使我们没有对数据精度进行优化...(['app', 'os'], as_index=False) .agg({'ip': 'count'}) for chunk in tqdm(raw)]) .groupby...图10 推荐使用conda install dask来安装dask相关组件，安装完成后，我们仅仅需要需要将import pandas as pd替换为import dask.dataframe as dd....groupby(['app', 'os']) .agg({'ip': 'count'}) .compute() # 激活计算图 ) 并且dask会非常智能地调度系统资源，使得我们可以轻松跑满所有...CPU： 图12 关于dask的更多知识可以移步官网自行学习（ https://docs.dask.org/en/latest/ ）。
pandas.DataFrame()函数pandas.DataFrame()函数是创建和初始化一个空的DataFrame对象的方法。...()创建DataFrame对象df = pd.DataFrame(data)# 打印DataFrame对象print(df)上述代码将创建一个包含姓名、年龄和城市信息的DataFrame对象。...= df.groupby('Product').agg({'Quantity': 'sum', 'Price': 'sum'})print(product_sales)# 计算每个产品的平均价格product_sales...接下来，我们使用groupby()方法对产品进行分组，并使用agg()方法计算每个产品的销售数量和总销售额。...Dask：Dask是一个灵活的并行计算库，使用类似于pandas.DataFrame的接口来处理分布式数据集。Dask可以运行在单台机器上，也可以部署在集群上进行大规模数据处理。
使用合并操作替代迭代 避免使用迭代来修改 DataFrame，而是使用合并操作。...使用 Dask 进行并行处理 Dask 是一个用于并行计算的库，可以与 Pandas 配合使用，加速处理大型数据集的操作。...import dask.dataframe as dd # 使用 Dask 加速读取和处理数据 dask_df = dd.read_csv('your_data.csv') result = dask_df.groupby
GitHub：https://github.com/vaexio/vaex 3 Vaex vs Dask、Pandas、Spark Vaex与Dask不同，但与Dask DataFrames相似，后者是在...Pandas DataFrame之上构建的。...Vaex不生成DataFrame副本，所以它可以在内存较少的机器上处理更大的DataFrame。 Vaex和Dask都使用延迟处理。...但Vaex实际上并没有读取文件，因为延迟加载。 让我们通过计算col1的和来读取它。...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。
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