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独家 | Pandas 2.0 数据科学家的游戏改变者（附链接）

从本质上讲，Arrow 是一种标准化的内存中列式数据格式，具有适用于多种编程语言（C、C++、R、Python 等）的可用库。...对于Python，有PyArrow，它基于Arrow的C++实现，因此速度很快！...以下是使用Hacker News数据集（大约650 MB）读取没有pyarrow后端的数据与使用pyarrow后端读取数据之间的比较（许可证CC BY-NC-SA 4.0）： %timeit df =...当将数据作为浮点数传递到生成模型中时，我们可能会得到小数的输出值，例如 2.5——除非你是一个有 2 个孩子、一个新生儿和奇怪的幽默感的数学家，否则有 2.5 个孩子是不行的。...由于 Arrow 是独立于语言的，因此内存中的数据不仅可以在基于 Python 构建的程序之间传输，还可以在 R、Spark 和其他使用 Apache Arrow 后端的程序之间传输！

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pyspark 原理、源码解析与优劣势分析（2） ---- Executor 端进程间通信和序列化

文章大纲 Executor 端进程间通信和序列化 Pandas UDF 参考文献 系列文章： pyspark 原理、源码解析与优劣势分析（1） ---- 架构与java接口 pyspark 原理、源码解析与优劣势分析...Python 中调用 RDD、DataFrame 的接口后，从上文可以看出会通过 JVM 去调用到 Scala 的接口，最后执行和直接使用 Scala 并无区别。...Executor 端启动 Python 子进程后，会创建一个 socket 与 Python 建立连接。...在 Spark 2.2 后提供了基于 Arrow 的序列化、反序列化的机制（从 3.0 起是默认开启），从 JVM 发送数据到 Python 进程的代码在 sql/core/src/main/scala...Python 进程，Python 中会转换为 Pandas Series，传递给用户的 UDF。

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Pandas 2.0 简单介绍和速度评测

当涉及到使用DF时，Arrow比Numpy提供了更多的优势。 PyArrow可以有效地处理内存中的数据结构。...__version__) Arrow后端 因为不是默认，所以我们在使用Arrow时，还要显式的指定： >>> pd.Series([5, 6, 7, 8], dtype='int64[pyarrow...数据类型也变为了int64[pyarrow]，而不是我们在使用Numpy时的int64。...速度 这个应该不必多说了，借助Arrow的优势，上面看到已经快了很多 2. 缺失值 pandas表示缺失值的方法是将数字转换为浮点数，并使用NaN作为缺失值。...这意味着如果有相同数据的多个副本，它们都可以引用相同的内存，直到对其中一个进行更改。这种方式可以显著减少内存使用并提高性能，因为不需要对数据进行不必要的复制。 5.

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Mongodb数据库转换为表格文件的库

它是 C++ Arrow 的 Python 版本实现。 PyArrow 目前与 Python 3.7、3.8、3.9 和 3.10 兼容。...警告: PyArrow 目前只支持到 win64 位 ( Python 64bit ) 操作系统。...pickle、feather、parquet 是 Python 序列化数据的一种文件格式, 它把数据转成二进制进行存储。从而大大减少读取的时间。...当没有多线程(当然这里的多线程并不是对同一文件进行并行操作，文件写入往往是线程不安全的)、 数据表查询语句无优化时，并且当数据达到一定量级时(比如 100w 行)，单表单线程表现出来的效果真是让人窒息。...这一点从部分源码中可以看得出来。 由于行数据表中可能存在 excel 无法识别的非法字符 (比如空列表 []) , 当写至此行时将抛出 非法类型 的错误。

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对接艾睿电子Arrow EDI项目案例

艾睿电子 Arrow 的合作伙伴—— E 公司，在项目前期沟通时，其业务人员告诉我们，在接入 EDI 之前，一个业务员管理多客户，由于手头订单数据积累，收到一条订单数据可能要按顺序排期近一月时间才能顺利地进入...生产好的产品发给艾睿电子 Arrow ，再将发货通知和发票一起回传给艾睿电子 Arrow ，艾睿电子 Arrow 就可以根据发货通知中的信息，联系自己的货代去拉货，并根据发票进行付款。...E公司选择使用中间数据库方案，实现 EDI系统与 ERP 系统的集成。通过各自的接口来连接中间数据库表，实现从中间数据库表中存放和读取数据。...2.通过 EDIFACT 端口以及 XMLMap 端口将接收到的三种文件转换为目标 XML格式。3.通过数据库端口将上述三种报文信息存放至中间数据库中。E公司的ERP系统可以从中间数据库中读取数据。...可以参考文章：如何将文件接收地址 AS2 URL 中的 HTTP 修改为 HTTPS?2.物料需求计划回复 DELFOR-RSP 中包含哪些信息？

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geopandas&geoplot近期重要更新

07-10）geopandas与geoplot两个常用的GIS类Python库都进行了一系列较为重大的内容更新，新增了一些特性，本文就将针对其中比较实际的新特性进行介绍。...parquet两种崭新的数据格式，他们都是Apache Arrow项目下的重要数据格式，提供高性能文件存储服务，使得我们可以既可以快速读写文件，又可以显著减少文件大小，做到了“多快好省”： 图1 在将...，首先请确保pyarrow被正确安装，推荐使用conda install -c conda-forge pyarrow来安装。...： 图2 图3 具体的性能比较结果如下，可以看到与原始的shapefile相比，feather与parquet取得了非常卓越的性能提升，且parquet的文件体积非常小： 类型 写出耗时 读入耗时...webplot()进行过介绍，但在先前的版本中只能使用固定的少数几种内置的在线地图，而在最近的版本中，webplot()的底图叠加方式进行了非常大的调整，使得可以利用参数provider来像folium

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（数据科学学习手札89）geopandas&geoplot近期重要更新

-10）geopandas与geoplot两个常用的GIS类Python库都进行了一系列较为重大的内容更新，新增了一些特性，本文就将针对其中比较实际的新特性进行介绍。...parquet两种崭新的数据格式，他们都是Apache Arrow项目下的重要数据格式，提供高性能文件存储服务，使得我们可以既可以快速读写文件，又可以显著减少文件大小，做到了“多快好省”： ?...图3 　　具体的性能比较结果如下，可以看到与原始的shapefile相比，feather与parquet取得了非常卓越的性能提升，且parquet的文件体积非常小： 类型 写出耗时 读入耗时 写出文件大小...shapefile 325秒 96秒 619MB feather 50秒 25.7秒 128MB parquet 52.4秒 26秒 81.2MB 　　所以当你要存储的矢量数据规模较大时，可以尝试使用...()进行过介绍，但在先前的版本中只能使用固定的少数几种内置的在线地图，而在最近的版本中，webplot()的底图叠加方式进行了非常大的调整，使得可以利用参数provider来像folium那样自由切换底图

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Apache Arrow - 大数据在数据湖后的下一个风向标

发展 Wes开始设计一种table middleware，作为不同组件交换数据的中间层，一种表接口的标准(standardized table interface)。...由于业界没有统一规范的定义，他们合作的首个项目就是设计出了一个内存表视图的标准，并在不同语言都给出实现以证明可以在不同语言中共享数据，也就是说，你可以高效地将数据从Java到C++，或者Python。...自此，arrow项目创立。 在项目早期，最重要的是设计出一套与语言无关的内存表结构，并一定要方便分析处理。除此之外，还需要将各种格式、类型的数据转换、转出为这个标准格式的库。...表由6个int32列组成，整个表大概由1.5GB。他创建了行表和列表两个实例，并对两种表进行简单地filter某个值。...这里只介绍它的优势： 无序列化/反序列化：Flight会直接将内存中的Arrow发送，不进行任何序列化/反序列化操作 批处理：Flight对record batch的操作无需访问具体的列、记录或者元素

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Python时间处理模块的常用选择：八大模块，万字长文

在各类编程语言里都提供时间对象的支持，在MySQL里也有DATETIME类型。商业里的DAU、GMV、LTV也少不了时间限定和时间属性，因此数据分析时少不了对时间数据类型的处理与转换。...本篇对4个标准库和6大第三方模块进行介绍，在面对需求时能拿到最趁手的工具。 ?...获取对象的年月日等属性，需转datetime再使用datetime的接口。...Delorean和datetime的协作很方便，但接口不够简洁和成体系，获取属性还需要转为datetime，显得常用的功能却没有优先封装，与Arrow、Pendulum等库还有些差距，是一个值得了解的Python...在Python中，timeit库用于量测一段代码的运行时间，即可以方便地计算代码跑一次的耗时，也能计算多次重复运行的平均耗时，在进行代码评测时小巧实用。

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湖仓一体 - Apache Arrow的那些事

它的优势：高效计算：所有列存的通用优势，CPU缓存友好、SIMD向量化计算友好等；零序列化/反序列化：arrow的任何数据结构都是一段连续的内存，在跨进程/跨及其传输数据时直接发送/接收整段内存即可，不需要序列化和反序列化...所以使用LLVM代码生成技术进行动态即时编译以及SIMD向量化，提升数据处理性能。首先表达式编译器将抽象语法树转换为中间字节码；然后执行时JIT编译器将其进一步转换成最终的机器码。...Gandiva采用C++实现，同时也提供了Python和java的绑定接口。有评论说该项目差不多已经死了。 应用程序将一个表达式树提交给Gandiva编译器，可以在运行时进行编译。...在 Gandiva 中，LLVM IR（中间表示）被转换为可执行代码的序列，这些代码可以由 SIMD 指令集执行。...4）Table Sink节点累积数据到一个表 一批数据使用ExecBatch类进行表示。

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Pandas 2.0 来了！

Pandas[1]是一个用于处理数据的Python库，在Python开发者中非常流行。相信你已经对他非常熟悉了。...pyarrow后端是pandas 2.0的一个新功能，它允许用户使用Apache Arrow作为pandas DataFrames和Series的替代数据存储格式。...这意味着当你在pandas 2.0中读或写Parquet文件时，它将默认使用pyarrow来处理数据，从而使操作更快、更节省内存。 什么是Pyarrow?...总之，在pandas 2.0中使用pyarrow后端可以使数据操作更快、更节省内存，尤其是在处理大型数据集时。...而这些问题在Pandas2.0将会完美解决，在PyArrow中处理缺失数据时，在数据数组的旁边会有第二个数组，表示一个值是否存在，使得对空值的处理更加简单明了。

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Apache Arrow 简介

不仅如此，Arrow还定义了IPC格式，序列化内存中的数据，进行网络传输，或者把数据以文件的方式持久化。 开发库：arrow定义的格式是与语言无关的，所以任何语言都能实现Arrow定义的格式。...Libraries are available for C, C++, C#, Go, Java, JavaScript, Julia, MATLAB, Python, R, Ruby, and Rust...arrow限制了array的最大长度，当结果集（或者表）的大小超过了array的最大长度，就需要把结果集水平切分成多个有序集合。...序列化与进程间通信（IPC) 之前已经提到了，多个长度相同的array组成的有序集合可以用来表示结果集的子集（或者部分的表），arrow称这个有序集合为Record Batch。...（这里并没有讨论dictionary encoding的情况） 反思 在传统的编程世界中，数据只存放与oltp database中（比如说MySQL），application通过JDBC或者ODBC等标准接口和数据库进行交互

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基于AIGC写作尝试：深入理解 Apache Arrow

Apache Arrow正是针对这个需求而产生的，它提供了一种高性能、跨平台、内存中的数据交换格式，能够更加高效地进行数据交换和处理，支持多种编程语言，如C++, Python, Java, Go等，并提供了一系列...Java：Apache Arrow的Java实现提供了一组类和接口，这些类和接口镜像了C ++ API。它包括对Arrow类型、缓冲区和内存管理的支持。...定义Arrow格式：定义与Arrow框架兼容的数据结构格式。这些格式在Rust中通常采用结构体来表示，如StructArray和PrimitiveArray等。...和其他格式的对比Apache Arrow是一种内存数据结构格式，用于在不同平台和编程语言之间进行高效的数据交换。它旨在快速、高效且与编程语言无关。...在现代数据生态系统中，Apache Arrow因其高性能和灵活性而越来越受欢迎。Apache Arrow支持多种编程语言，包括Python、Java、C++等。

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一个交互式实时数据引擎的架构设计

可以 使用它来创建用户可配置的报告、仪表板、Notebook 和应用程序，然后在浏览器中独立部署，或与 Python 和/或 Jupyterlab 协同部署。...使用 C++ 与一系列的数据结构库等，进行封装，并提供数据操作 API。通过 Emscripten 构建和封装，以提供 WASM 接口。 wrapper 层。...结合了 Python 数据科学生态中的 Pandas、Numpy 等工具，来进行数据转换。 UI 层。结合 Lumino 对 UI 组件进行封装。...其中，比较有意思的是 Apache Arrow，提供了跨语言的数据支持。 密集计算下沉：C++ 与 WASM 应对挑战 对于将密集型计算下沉到 WASM 部分，相信大家都比较熟悉了。...随后，我们就可以使用 Table 来调用 Arrow 的 API 来进行计算。

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Python处理时间数据的另一种选择，在标准库之外|Arrow使用笔记

Arrow简介 Arrow是一个优秀的Python时间处理库，比起Python内置的多个日期时间库，它简化了时间类型数据的解析和输出方法，增强了时间属性的获取能力。...Arrow概览导图 时间数据输入与转换 从各种输入解析为时间对象是经常面对的需求，Arrow库将数据的输入解析统一封装在arrow.get()函数里，不需要去记time的strptime、gmtime等方法...当get()不输入参数时得到的是当前的UTC时间，相当于datetime.utcnow()；get(s)则解析字符串s里的日期要素；get()传入浮点数(float)或int则把输入当成时间戳进行解析；...arrow.now() 可以获取当前时间，另外arrow也有.utcnow()获取当前时间UTC(Coordinated Universal Time，世界协调时)时间，在now()函数中可以传入时区...在转换时区时，除了修改时区的值外，还有一类需求是把当前时间转换为其他时区下的时间，例如dt是北京时间9点，转换成美国东部时间是多少点，这个使用的是dt.to('US/Eastern')。

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