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 pd from joblib import Parallel, delayed import multiprocessing import statsmodels.api... 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。
内存优化 一个现象是，在使用pandas进行数据处理的时候，加载大的数据或占用很大的内存和时间，甚至有时候发现文件在本地明明不大，但是用pandas以DataFrame形式加载内存中的时候会占用非常高的内存...pandas 内部将数值表示为 NumPy ndarrays，因为 pandas 表示同一类型的每个值时都使用同样的字节数，而 NumPy ndarray 可以存储值的数量，所以 pandas 可以快速准确地返回一个数值列所消耗的字节数...而feather format也是内置的一个压缩格式，在读取的时候会获得更快的加速。 3....优化效果展示 这里我将这种优化方法写成一个类，并分别提供数据的压缩优化以及读取加速的API，以方便去使用他：GitHub[1] ?...可以看出，原CSV文件占用内存为616.95MB，优化内存后的占用仅为173.9MB，且相对于原来pd.read_csv的7.7s的loading time,读入优化后的预处理数据文件能很大程度上的加速了读取
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。
，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...Windows系统同样进行了支持，使得我们只需要改变一行代码，就可以在所有平台上获得部分pandas功能可观的计算效率提升。...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...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： 图8 因此我对modin持有的态度是在处理大型数据集时，部分应用场景可以用其替换pandas，即其已经完成可靠并行化改造的pandas
作者：Sarkar 编译：1+1=6 1 前言 Numpy 和 Pandas 可能是用于数据科学（DS）和机器学习（ML）任务的两个最广泛使用的核心Python库。...使用它，对数组进行操作的表达式可以得到加速，并且比在Python中进行相同的计算使用更少的内存。此外，它的多线程功能可以使用所有的内核——这通常会导致与NumPy相比性能的大幅提升。”...eval方法 这是一个对Python符号表达式（作为字符串）求值的Pandas方法。...默认情况下，它使用NumExpr引擎来实现显著的加速： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.eval.html...在一种情况下使用Pandas表达式，在另一种情况下使用pd.eval()方法。
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。
来源：kaggle竞赛宝典 本文约2000字，建议阅读5分钟 本文为你介绍让apply函数加速600倍的小技巧。...[ 引言 ] 虽然目前dask,cudf等包的出现，使得我们的数据处理大大得到了加速，但是并不是每个人都有比较好的gpu，非常多的朋友仍然还在使用pandas工具包，但有时候真的很无奈，pandas的许多问题我们都需要使用...apply函数来进行处理，而apply函数是非常慢的，本文我们就介绍如何加速apply函数600倍的技巧。...因为处理是并行的，所以我们可以使用Swift进行加速，在使用Swift之后，相同的操作在我的机器上可以提升到7.67s。...in Pandas?
Modin宣称改一行代码就可以加速pandas，只需将： import pandas as pd 改为 import modin.pandas as pd 除了速度更快外，其他要用的的语法、api和...通过上面3个函数的比较，Modin在使用append、concat等方法上要比Pandas快5倍以上 对比Modin和其他加速库有何不同？...现在有很多库可以实现对Pandas的加速，比如Dask、Vaex、Ray、CuDF等，Modin和这些库对比有什么样的优势呢？...「Modin Vs Vaex」 Modin可以说是Pandas的加速版本，几乎所有功能通用。 Vaex的核心在于惰性加载，类似spark，但它有独立的一套语法，使用起来和Pandas差异很大。...如果你已经写好基于pandas的脚本，只是想加速运行代码，那么Modin是最佳选择。如果你只是想简单统计或可视化大数据集，可以考虑Vaex。
前言 虽然目前dask,cudf等包的出现，使得我们的数据处理大大得到了加速，但是并不是每个人都有比较好的gpu，非常多的朋友仍然还在使用pandas工具包，但有时候真的很无奈，pandas的许多问题我们都需要使用...apply函数来进行处理，而apply函数是非常慢的，本文我们就介绍如何加速apply函数600倍的技巧。...因为处理是并行的，所以我们可以使用Swift进行加速，在使用Swift之后，相同的操作在我的机器上可以提升到7.67s。...，具体的： Apply: 18.4 s Apply + Swifter: 7.67 s Pandas vectorizatoin: 421 ms Pandas vectorization + data...types: 116 ms Pandas vectorization + values + data types: 74.9ms
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—
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。
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。...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。
我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。...在本文中，数据和分析工程师 Kunal Dhariwal 为我们介绍了 12 种 Numpy 和 Pandas 函数，这些高效的函数会令数据分析更为容易、便捷。...接下来看一看 Pandas 数据分析库的 6 种函数。...Pandas 数据统计包的 6 种高效函数 Pandas 也是一个 Python 包，它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构，旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观...事实上，数据根本不需要标记就可以放入 Pandas 结构中。
最近搜索了替代品并且遇到了Pandas-Profiling。...更快的EDA 选择将pandas-profiling应用于 Titanic 数据集，因为数据类型多种多样，缺少值。当数据尚未清理并仍需要进一步的个性化调整时，pandas-profiling特别有趣。...这是pandas-profiling的用武之地。...首先，导入数据并使用pandas来检索一些描述性统计信息： # importing required packages import pandas as pd import pandas_profiling...概观 现在对pandas-profiling做同样的事情： pandas_profiling.ProfileReport(df) 运行此单行代码将创建数据的HTML EDA报告。
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本页目录 Redis加速 Opcache – PHP脚本加速 任何网站的加速都离不开缓存，Wordpress也是一样，我们本次采用Redis做Wordpress的缓存！...同时我们采用Opcache给PHP脚本加速！ Redis加速 我们去宝塔，下载一个Redis，然后启动Redis，然后配置文件配置如下。...// 设置使用的Redis库 define( 'WP_REDIS_DATABASE', 0 ); Opcache – PHP脚本加速 在宝塔里安装一下。
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...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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简介 pandas是建立在Python编程语言之上的一种快速，强大，灵活且易于使用的开源数据分析和处理工具，它含有使数据清洗和分析⼯ 作变得更快更简单的数据结构和操作⼯具。...pandas是基于NumPy数组构建的，虽然pandas采⽤了⼤量的NumPy编码⻛格，但⼆者最⼤的不同是pandas是专⻔为处理表格和混杂数据设计的。⽽NumPy更适合处理统⼀的数值数组数据。...本文是关于Pandas的简洁教程。...对象创建 因为Pandas是基于NumPy数组来构建的，所以我们在引用的时候需要同时引用Pandas和NumPy： In [1]: import numpy as np In [2]: import...pandas as pd Pandas中最主要的两个数据结构是Series和DataFrame。
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