Python Pandas 高级教程：性能优化技巧 Pandas 是数据科学和分析领域中使用最广泛的库之一，但在处理大型数据集时，性能可能成为一个挑战。...使用内存映射文件 对于大型数据集，可以使用内存映射文件来降低内存消耗。...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...在处理大规模数据时，性能优化变得尤为重要，希望这篇博客能帮助你更好地应对数据处理的挑战。
但这些库都仅仅受限于单机运算，当数据量很大时，比如50GB甚至500GB的数据集，这些库的处理能力都显得捉襟见肘，打开都很困难了，更别说分析了。...项目地址：https://github.com/mars-project/mars 官方文档：https://docs.mars-project.io Dask Dask是一个并行计算库，能在集群中进行分布式计算...，能以一种更方便简洁的方式处理大数据量，与Spark这些大数据处理框架相比较，Dask更轻。...项目地址：https://github.com/dask/dask 官方文档：https://docs.dask.org/en/latest/ CuPy CuPy 是一个借助 CUDA GPU 库在英伟达...Vaex采用了内存映射、高效的外核算法和延迟计算等概念来获得最佳性能（不浪费内存），一旦数据存为内存映射格式，即便它的磁盘大小超过 100GB，用 Vaex 也可以在瞬间打开它（0.052 秒）。
Bokeh对处理大型数据集时的性能问题着墨颇多。还有另外一点就是开发这些互动图表只需要Python一种语言即可。 Dask Dask是一款主要针对单机的Python调度工具。...Dask是用纯Python写成的，它自己也使用了一些开源的Python库。...Dask有两种用法：普通用户主要使用Dask提供的集合类型，用法就和NumPy跟Pandas的差不多，但Dask内部会生成任务图。...Dask开发人员则可以直接与Dask任务图打交道因为Dask任务图并不依赖于它提供的集合类型。...Spark处理数据流时其实进行的是批处理，所以其实只是流处理的一个近似。平常是没有问题的，但如果对延迟的要求高的话Spark就会比较慢或者出错。Flink则是一个可以进行批处理的流处理框架。
它提供了Map-Reduce编程范例的扩展，通过将较大的任务映射到分发给工作人员的一组小批量（Map）来解决批处理任务，并在每个小批量完成后组合结果（Reduce） 。...它的orchestrator类Batcher保留对后端句柄的引用，并处理任务到小批量的映射并减少结果。...Loky和Dask都有越来越多的时间使用，大致在同一时间使用串行收敛，但随着数据量的增加，可能会超过串行时间使用。这种奇怪行为的可能原因是流程之间缺乏共享以及此任务需要两次向每个工作人员发送字典。...当使用额外的节点时，它有效处理辅助数据的问题似乎更加复杂，因此在最大的1.28M文档条件下，只能从457s加速到420s，并且随着任务的增加，加速不断降低。...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。
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。...最近在处理卫星数据时，最终生成的文件甚至超过了50G，有些甚至超过了100G。而目前xarray对于nc格式的大文件存储让人头疼。在存储这些大文件时耗时很长，甚至可能会导致程序挂起。...np from distributed import Client, performance_report 然后创建Client对象，构建本地cluster: client = Client() dask...之前也介绍过另一种文件格式 Zarr真的能替代NetCDF4和HDF5吗，在文件并行写和增量写方面非常友好，尤其是涉及到大文件时。...后话：虽然本文使用了dask，但是涉及到dask的内容比较少。最近在处理数据时用到了dask，后面有时间可能会更一些dask相关的推文，比如数据并行处理。
，但是处理了两百万个点左右好像也报错了，不知道是我写的代码有问题还是我对dask的理解有问题，想要请教一下大佬 读者的问题涉及到地理信息系统（GIS）操作的一系列步骤，具体包括将栅格数据转换为点数据、为这些点数据添加...读者在使用ArcGIS软件完成前两步时未遇到明显问题，但在执行第三步时遇到了性能瓶颈，即使用ArcGIS和GeoPandas进行空间连接操作时系统会卡死。...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。...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。...检查最终保存步骤 在保存结果时，如果尝试将整个处理后的数据集写入单个文件，这可能也会导致内存问题。
但其仍然有着一个不容忽视的短板——难以快速处理大型数据集，这是由于pandas中的工作流往往是建立在单进程的基础上，使得其只能利用单个处理器核心来实现各种计算操作，这就使得pandas在处理百万级、千万级甚至更大数据量时，...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...之后，在使用modin时，只需要将我们习惯的import pandas as pd变更为import modin.pandas as pd即可，接下来我们来看一下在一些常见功能上，pandasVSmodin
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6 这时耗时差距虽然不如concat操作时那么巨大，也是比较可观的，但是modin毕竟是一个处理快速开发迭代阶段的工具，其针对pandas的并行化改造尚未覆盖全部的功能，譬如分组聚合功能。
创建conda虚拟环境 Step 2：升级Python到3.6.1+ 从TensorFlow 1.2.0开始支持了Python 3.6.x，在上一节创建conda虚拟环境“tensorflow13”时没有特别指定...安装python 3.6.2 Step 3：升级dask 现在还是不要着急安装TensorFlow 1.3.0，否则可能会遇到新问题：“AttributeError: module 'pandas' has...解决它的一个简单办法就是升级dask到0.15.1： conda install dask ?...安装dask 0.15.1 Step 4：安装TensorFlow 1.3.0 终于到安装TensorFlow 1.3.0了！...安装TensorFlow 1.3.0 代码迁移 本系列的示例代码存放在GitHub，其中文件夹命名的含义如下: TF1_1：TensorFlow 1.1.0下运行的代码； TF1_3：TensorFlow
为此，Vaex采用了内存映射、高效的外核算法和延迟计算等概念来获得最佳性能（不浪费内存）。所有这些都封装在一个类似Pandas的API中。...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...Vaex和Dask都使用延迟处理。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。...这是使用了内存映射。 5 虚拟列 Vaex在添加新列时创建一个虚拟列，虚列的行为与普通列一样，但是它们不占用内存。这是因为Vaex只记得定义它们的表达式，而不预先计算值。...这些列仅在必要时才被延迟计算，从而保持较低的内存使用率。
特别是很多学生党在使用自己性能一般的笔记本尝试处理大型数据集时，往往会被捉襟见肘的算力所劝退。但其实只要掌握一定的pandas使用技巧，配置一般的机器也有能力hold住大型数据集的分析。...图1 本文就将以真实数据集和运存16G的普通笔记本电脑为例，演示如何运用一系列策略实现多快好省地用pandas分析大型数据集。...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」 因为pandas默认情况下读取数据集时各个字段确定数据类型时不会替你优化内存开销...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...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/ ）。
ds.time.dt.month.isin([1, 2, 3, 4])) 其实xarray 在时间序列处理方面的功能非常强大，而且内置了很多语法糖，比如按照季节筛选和计算，这些官方文档说的都非常详细，以前也说到过 xarray系列...xarray系列｜WRF模式前处理和后处理 善用 .sel、.isel和 .where 等索引函数能够有效改善数据处理效率。...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。...然后转到 xarray，效果也差不多，最后结合 dask，实现了几十倍的效率提升，由原先的近40小时降低到2小时左右。...注意如果涉及到其它库的数据对象时可能会失效。 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。
创建conda虚拟环境 Step 2：升级Python到3.6.1+ 从TensorFlow 1.2.0开始支持了Python 3.6.x，在上一节创建conda虚拟环境“tensorflow13”时没有特别指定...安装python 3.6.2 Step 3：升级dask 现在还是不要着急安装TensorFlow 1.3.0，否则可能会遇到新问题：“AttributeError: module 'pandas' has...解决它的一个简单办法就是升级dask到0.15.1： ? 安装dask 0.15.1 Step 4：安装TensorFlow 1.3.0 终于到安装TensorFlow 1.3.0了！...安装TensorFlow 1.3.0 代码迁移 本系列的示例代码存放在GitHub，其中文件夹命名的含义如下: TF1_1：TensorFlow 1.1.0下运行的代码； TF1_3：TensorFlow
rapids背景资料 RAPIDS团队在讨论0.10版本时思考了之前Wes Mckinney所写的一篇博客《Apache Arrow和“我最讨厌Pandas的10个问题”》。 ?...“我最讨厌Pandas的10个问题”列表 1、内部构件离“metal”太远； 2、不支持内存映射数据集； 3、数据库和文件摄取/导出性能不佳； 4、Warty缺少数据支持； 5、缺乏内存使用的透明度和RAM...RAPIDS内存管理器库RMM也正在进行一系列重组。这次重组包括一个基于内存资源的新架构，该架构与C ++ 17 std :: pmr :: memory_resource大多兼容。...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）。...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。
时间序列数据是随着时间的推移反复捕获的变量值，随着时间的推移可以产生一系列的按时间顺序索引的数据点。在时间序列中，数据具有自然的时间顺序，即一个变量在特定时间的值依赖于过去的值。...3、兼容大数据 当我们有大量的时间序列数据时。...Spark兼容：tsfresh还可以使用spark或Dask来处理非常大的数据。 最后总结，tsfresh可以通过几行Python代码中为时间序列特性生成和选择相关特性。...并且时间序列数据是相当大的，tsfresh 也通过多线程、支持dask和spark来处理单机处理不了的大数据样本。
一般来说，它主要执行以下一系列任务： 1、分配GPU内存来存储随机数和模拟路径结果。 2、调用cuRand库生成随机数。 3、启动障碍期权内核来执行并行模拟。...https://dask.org/ 首先，将所有计算封装在一个函数中，以允许在函数调用结束时释放分配给GPU的内存。该函数为随机数种子值添加一个额外的参数，这样每个函数调用都有一个独立的随机数序列。...数据生成 在第1部分中我们使用Dask可以轻松地进行分布式计算。...最后一层是线性层，它将隐藏维度映射到预测的期权价格。...模型给出的是价格与期权参数的反向映射，用蒙特卡罗模拟法很难做到这一点。但如果你有一个深度学习定价模型，这是一个简单的任务。
在此期间产生了一系列对气候数据科学（其它领域）具有深远影响的技术创新： The evolution of file formats and tools for storing climate-style...Dramatic improvements to the Dask experience in the cloud (and on HPC) 极大改善了云中Dask的使用。...Pangeo协同多方共同简化了Dask在不同的集群上进行部署和管理，从而使Data+Xarray在数据处理和分析方面更加便捷。...利用Dask+Xarray提供的生态为海洋、天气和气候提供更高级的分析能力。...也有用户曾提到，从国内某数据网站获取雷达拼图数据，数据处理速度极慢，通常要十几小时才能处理几天的图像数据，且图像叠加了很多干扰信息，比如很多不必要的地名等，而下载NASA GPM时，NASA服务器进行数据裁剪仅半小时就处理了几年的数据
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