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  • 一行代码将Pandas加速4倍

    了解一下新的库 Modin,Modin 是为了分布式 panda 的计算来加速你的数据准备而开发的。Pandas是处理 Python 数据的首选库。pandas 的设计初衷并不是为了有效利用这种计算能力。Modin是一个新的库,通过在系统所有可用的 CPU 核上自动分配计算来加速 pandas。有了它,对于任何尺寸的 pandas 数据数据集,Modin 声称能够以 CPU 内核的数量得到近乎线性的加速。让我们看看它是如何工作的,并通过一些代码示例进行说明。有了这样的体量,我们应该能够看到 pandas 有多慢,以及 Modin 是如何帮助我们加速的。对于测试,我使用一个 i7-8700k CPU,它有 6 个物理内核和 12 个线程。因此,并不是所有的 pandas 功能都被完全加速了。如果你在 Modin 中尝试使用一个还没有被加速的函数,它将默认为 panda,因此不会有任何代码错误或错误。
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  • 一行代码将Pandas加速4倍

    了解一下新的库 Modin,Modin 是为了分布式 panda 的计算来加速你的数据准备而开发的。Pandas是处理 Python 数据的首选库。pandas 的设计初衷并不是为了有效利用这种计算能力。Modin是一个新的库,通过在系统所有可用的 CPU 核上自动分配计算来加速 pandas。有了它,对于任何尺寸的 pandas 数据数据集,Modin 声称能够以 CPU 内核的数量得到近乎线性的加速。让我们看看它是如何工作的,并通过一些代码示例进行说明。有了这样的体量,我们应该能够看到 pandas 有多慢,以及 Modin 是如何帮助我们加速的。对于测试,我使用一个 i7-8700k CPU,它有 6 个物理内核和 12 个线程。因此,并不是所有的 pandas 功能都被完全加速了。如果你在 Modin 中尝试使用一个还没有被加速的函数,它将默认为 panda,因此不会有任何代码错误或错误。
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  • CPU靠边站!使用cuDF在GPU加速Pandas

    公众号在此之前的一篇文章专门介绍了一些方法,请点击查看: 高逼格使用Pandas加速代码,向for循环说拜拜! 尽管如此,即使加速,Pandas仍然只能在CPU上运行。向GPU的转移允许大规模的加速,因为GPU比CPU拥有更多的内核。 cuDF的API是Pandas的一面镜子,在大多数情况下可以直接替代Pandas。那么,你所需做的是把你的Pandas DataFrame转换成cuDF。cuDF支持Pandas大多数常见的DataFrame操作,因此无需太多学习成本你就可以加速许多常规的Pandas代码。这里的合并是一个非常大的操作,因为Pandas将不得不寻找并匹配公共值,对于一个有1亿行的数据集来说,这是一个非常耗时的操作!GPU加速将使这变得容易,因为我们有更多的并行进程可以一起工作。14倍的加速!快去试试吧!—End—
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  • 仅需添加一行代码,即可让Pandas加速四倍 | Pandas on Ray

    虽然Pandas是Python中处理数据的库,但其速度优势并不明显。 如何让Pandas更快更省心呢?快来了解新库Modin,可以分割pandas的计算量,提高数据处理效率,一行代码即刻开启Pandas四倍速。Pandas本就不是为了高效利用电脑计算能力而设计的。新的Modin库,通过自动将计算分摊至系统所有可用的CPU,从而加速pandas处理效率。如果想用Modin来运行一个尚未加速的函数,它还是会默认在Pandas中运行,来保证没有任何代码错误。在默认设置下,Modin会使用机器上所有能用的CPU。可以设置如下环境变量来启用这个功能:exportMODIN_OUT_OF_CORE=true总结上文就是使用Modin来对Pandas函数进行加速的方法。只要改变一下输入命令就可以实现,非常简单。
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  • 安全加速

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  • 资源 | Pandas on Ray:仅需改动一行代码,即可让Pandas加速四倍

    on Ray,使用这款工具,无需对代码进行太多改动即可加速 Pandas,遇到大型数据集也不怕。事实上,在 Pandas on Ray 上体验可观的加速时,用户可以继续使用之前的 Pandas notebook,甚至是在同一台机器上。仅仅需要按照下面描述的修改 import 语句。现在让我们尝试加速一次示例查询,看看 Pandas 和 Pandas on Ray 的性能对比。这是在一台 8 核的机器上运行的,由于开销的因素,加速并不是特别完美。到今天为止,我们已经在大约 45 天内实现了 Pandas DataFrame API 的 25%。目前,我们仅在单个节点上加速 Pandas,但很快我们将具备在集群环境中运行 Pandas 的功能。
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  • 高逼格使用Pandas加速代码,向for循环说拜拜!

    Pandas是为一次性处理整个行或列的矢量化操作而设计的,循环遍历每个单元格、行或列并不是它的设计用途。所以,在使用Pandas时,你应该考虑高度可并行化的矩阵运算。本文将教你如何使用Pandas设计使用的方式,并根据矩阵运算进行思考。使用.iterrows()我们可以做的最简单但非常有价值的加速是使用Pandas的内置 .iterrows() 函数。在上一节中编写for循环时,我们使用了 range() 函数。Pandas的 .iterrows() 函数在内部实现了一个生成器函数,该函数将在每次迭代中生成一行Dataframe。类似地,以这种方式设计的许多库,包括Pandas,都将具有方便的内置函数,可以执行你正在寻找的精确计算,但速度更快。
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  • Anycast 公网加速

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    内容分发网络(CDN)通过将站点内容发布至遍布全国的海量加速节点,使用户可就近获取所需内容,避免网络拥堵、地域、运营商等因素带来的访问延迟问题,有效提升下载速度、降低响应时间,提供流畅的用户体验。
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  • pandas的Groupby加速

    在平时的金融数据处理中,模型构建中,经常会用到pandas的groupby。其实思路很简单,就是pandas groupby之后会返回一个迭代器,其中的一个值是groupby之后的部分pandas。import pandas as pdfrom joblib import Parallel, delayedimport multiprocessingimport statsmodels.api as        使用了joblib中的Parallel函数,这个函数其实是进行并行调用的函数,其中的参数n_jobs是使用的计算机核的数目,后面其实是使用了groupby返回的迭代器中的group部分,也就是pandas当数据量很大的时候,这样的并行处理能够节约的时间超乎想象,强烈建议pandas把这样的一个功能内置到pandas库里面。
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  • (数据科学学习手札86)全平台支持的pandas运算加速神器

    1 简介  随着其功能的不断优化与扩充,pandas已然成为数据分析领域最受欢迎的工具之一,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图12 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Windowsas 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性能差异情况,首先我们分别使用pandas和modin读入一个大小为对于这部分功能,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图7  这种时候modin的运算反而会比pandas慢很多:?
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  • 全球办公访问

    全球办公加速(GOA)通过终端安全认证与访问控制模块,结合智能路由、多路传输等网络加速技术,为企业搭建“无缝接入、链路高效、终端可靠、访问可控”的办公加速网络,实现用户在全球任意网络环境中安全、稳定、极速地访问企业数据进行协同办公
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