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Pandas高级数据处理：分布式计算

本文将由浅入深地介绍Pandas在分布式计算中的常见问题、常见报错及如何避免或解决，并通过代码案例进行解释。...二、Dask简介Dask是Pandas的一个很好的补充，它允许我们使用类似于Pandas的API来处理分布式数据。Dask可以自动将任务分配到多个核心或节点上执行，从而提高数据处理的速度。...与Pandas相比，Dask的主要优势在于它可以处理比内存更大的数据集，并且可以在多台机器上并行运行。三、常见问题1. 数据加载在分布式环境中，数据加载是一个重要的步骤。...我们需要确保数据能够被正确地分割并加载到各个节点中。问题：当数据量非常大时，可能会遇到内存不足的问题。...解决方案：使用dask.dataframe.read_csv()等函数代替Pandas的read_csv()。Dask会根据文件大小和可用资源自动调整块大小，从而避免一次性加载过多数据到内存中。

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    cuDF，能取代 Pandas 吗？

    cuDF的设计旨在在GPU上处理大规模数据集，提供了对数据处理任务的高性能支持。 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。它允许用户以更大规模处理数据，充分发挥计算资源，而无需对代码进行大规模更改。...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。...索引、过滤、连接、分组和窗口操作等。...Dask-cuDF: 当您希望在多个GPU上分布您的工作流程时，或者您的数据量超过了单个GPU内存的容量，或者希望同时分析许多文件中分布的数据时，您会希望使用Dask-cuDF。

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    又见dask! 如何使用dask-geopandas处理大型地理数据

    针对这个情况，我们可以从几个方面进行分析和建议： 性能瓶颈分析： ArcGIS和GeoPandas在处理大量数据时可能会遇到性能问题，特别是在普通硬件上运行时。...索引和优化：在进行空间连接之前，为行政区数据建立空间索引可以大大提高查询效率。...("file.gpkg", npartitions=4) 以上就是如何使用 Dask-GeoPandas 对大型地理空间数据进行高效处理的简单示例。...你的代码尝试使用geopandas.sjoin，但是应该使用dask_geopandas.sjoin。此外，确保在执行空间连接之前，两个数据集已经有了匹配的坐标参考系统（CRS）。...这样可以避免在每个分区上重复昂贵的CRS转换操作。 调整npartitions npartitions的选择对性能和内存使用有重大影响。太少的分区可能会导致单个分区过大，而太多的分区则会增加调度开销。

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    再见Pandas，又一数据处理神器！

    cuDF的设计旨在在GPU上处理大规模数据集，提供了对数据处理任务的高性能支持。 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。它允许用户以更大规模处理数据，充分发挥计算资源，而无需对代码进行大规模更改。...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。...索引、过滤、连接、分组和窗口操作等。...Dask-cuDF: 当您希望在多个GPU上分布您的工作流程时，或者您的数据量超过了单个GPU内存的容量，或者希望同时分析许多文件中分布的数据时，您会希望使用Dask-cuDF。

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    再见Pandas，又一数据处理神器！

    cuDF的设计旨在在GPU上处理大规模数据集，提供了对数据处理任务的高性能支持。 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。它允许用户以更大规模处理数据，充分发挥计算资源，而无需对代码进行大规模更改。...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。...索引、过滤、连接、分组和窗口操作等。...Dask-cuDF: 当您希望在多个GPU上分布您的工作流程时，或者您的数据量超过了单个GPU内存的容量，或者希望同时分析许多文件中分布的数据时，您会希望使用Dask-cuDF。

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    请解释一下列存储数据库的工作原理，并提供一个使用列存储数据库的实际应用场景。

    查询执行：当执行查询操作时，列存储数据库只加载所需的列数据，而不是整行数据。这样可以减少IO操作和数据传输量，提高查询性能。...下面是一个使用列存储数据库的示例代码： import pandas as pd from dask.dataframe import from_pandas import dask.dataframe...as dd # 读取订单数据 orders = pd.read_csv('orders.csv') # 将数据转换为Dask DataFrame ddf = from_pandas(orders,...然后，我们可以使用Dask DataFrame提供的API进行数据分析和查询操作。 在上述示例中，我们计算了订单数据的总金额，并查询了用户ID为1001的订单数量。...通过将数据按列存储，并使用压缩和索引等技术进行优化，列存储数据库可以提供高效的查询和分析性能。在电商平台等需要处理大量数据的场景中，列存储数据库可以发挥重要作用。

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    安利一个Python大数据分析神器！

    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。...git clone https://github.com/dask/dask.git cd dask python -m pip install . 4、Dask如何使用？...这些集合类型中的每一个都能够使用在RAM和硬盘之间分区的数据，以及分布在群集中多个节点上的数据。...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。...但是，我们看到其中很多可以并行执行。Dask delayed函数可修饰inc、double这些函数，以便它们可延迟运行，而不是立即执行函数，它将函数及其参数放入计算任务图中。

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    猫头虎 分享：Python库 Dask 的简介、安装、用法详解入门教程

    最近有粉丝问我：“猫哥，当我在处理大量数据时，Python 的 pandas 性能瓶颈让我头疼，能推荐个好用的并行处理工具吗？” 今天猫头虎就来聊聊如何用 Dask 高效解决问题。...它最大的亮点是可以让开发者在本地和分布式环境中无缝工作。 Dask 解决了传统数据处理库在数据集规模较大时出现的性能瓶颈问题。...如何使用 Dask 处理数据：核心用法 接下来猫哥带大家看看 Dask 的核心功能如何帮助我们更快处理数据。...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。...= delayed(sum)(results).compute() print(final_result) 如何避免常见错误： 忘记 .compute()： Dask 的操作都是懒执行的，只有调用 .

    1.7K10

    Spark vs Dask Python生态下的计算引擎

    本文基于Gurpreet Singh大佬在 Spark+AI SUMMIT 2020 的公开课编写 0x00 对于 Python 环境下开发的数据科学团队，Dask 为分布式分析指出了非常明确的道路，但是事实上大家都选择了...Dask 是一个纯 Python 框架，它允许在本地或集群上运行相同的 Pandas 或 Numpy 代码。...性能 Dask 中的 dataframe 基本上由许多个 pandas 的 dataframe 组成，他们称为分区。...但是因为 Dask 需要支持分布式，所以有很多 api 不完全和 pandas 中的一致。并且在涉及到排序、洗牌等操作时，在 pandas 中很慢，在 dask 中也会很慢。...Spark 中也有Spark-mllib 可以高效的执行编写好的机器学习算法，而且可以使用在spark worker上执行sklearn的任务。能兼容 JVM 生态中开源的算法包。

    7.3K30

    pandas.DataFrame()入门

    在创建​​DataFrame​​对象之后，您可以使用各种方法和函数对数据进行操作、查询和分析。...index​​：为​​DataFrame​​对象的索引指定标签。​​columns​​：为​​DataFrame​​对象的列指定标签。​​dtype​​：指定列数据的数据类型。​​...数据操作一旦创建了​​DataFrame​​对象，您可以执行各种操作和操作来处理和分析数据。...我们了解了如何创建一个简单的​​DataFrame​​对象，以及一些常用的​​DataFrame​​操作。 pandas是一个功能强大且灵活的库，提供了各种工具和函数来处理和分析数据。...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。

    1.3K10

    更快更强！四种Python并行库批量处理nc数据

    前言 当前镜像：气象分析3.9 资源：4核16g 注意分开运行，不然会爆内存 阅读本文你将学到： 远超循环批量处理nc文件效率的技巧 四种并行库的基本使用与区别 wrf变量极值经纬度索引 Dask...它提供了高级的数据结构，如分布式数组（Dask Array）和数据帧（Dask DataFrame），使得用户能够在分布式内存中处理数据，就像操作常规的NumPy数组或Pandas DataFrame一样...Dask能够自动将计算任务分解成小块并在多核CPU或分布式计算集群上执行，非常适合处理超出单机内存限制的数据集。Dask还提供了一个分布式任务调度器，可以管理计算资源，优化任务执行顺序。...它基于线程，适合执行大量I/O密集型任务，如网络请求和文件读写，因为线程在等待I/O时可以被切换出去，让其他线程继续执行。线程池自动管理线程的创建和回收，减少了线程创建的开销。...资源改为4核16g时，并行超越了单循环 当你核数和内存都没困扰时当然是上并行快 ，但是环境不一定能适应多线程 资源匮乏或者无法解决环境问题时还是老实循环或者在列表推导式上做点文章

    1.6K10

    NVIDIA的python-GPU算法生态 ︱ RAPIDS 0.10

    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。...这些原语会被用于将源和目标边缘列从Dask Dataframe转换为图形格式，并使PageRank能够跨越多个GPU进行缩放。 下图显示了新的多GPU PageRank算法的性能。...这组运行时刻包括Dask DataFrame到CSR的转换、PageRank执行以及从CSR返回到DataFrame的结果转换。...在未来版本中，将有计划地添加shapefile支持和四叉树索引。 ?...如何在GPU实例上使用RAPIDS加速库 关于如何在阿里云GPU实例上基于NGC环境使用RAPIDS加速库，请参考文档：《在GPU实例上使用RAPIDS加速机器学习任务》。

    3.5K31

    让python快到飞起 | 什么是 DASK ？

    Dask 与 Python 库（如 NumPy 数组、Pandas DataFrame 和 scikit-learn）集成，无需学习新的库或语言，即可跨多个核心、处理器和计算机实现并行执行。...以下是 NVIDIA 使用 Dask 正在进行的许多项目和协作中的几个： | RAPIDS RAPIDS 是一套开源软件库和 API，用于完全在 GPU 上执行数据科学流程，通常可以将训练时间从几天缩短至几分钟...| BlazingSQL BlazingSQL 是一个在 GPU 上运行的速度超快的分布式 SQL 引擎，也是基于 Dask-cuDF 构建的。...借助 Pandas DataFrame ，Dask 可以在时间序列分析、商业智能和数据准备方面启用应用程序。...Dask 功能开箱即用，即使在单个 CPU 上也可以提高处理效率。当应用于集群时，通常可以通过单一命令在多个 CPU 和 GPU 之间执行运算，将处理时间缩短 90% 。

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    一行代码，Pandas秒变分布式，快速处理TB级数据

    这个DataFrame库想要满足现有Pandas用户不换API，就提升性能、速度、可扩展性的需求。 研究团队说，只需要替换一行代码，8核机器上的Pandas查询速度就可以提高4倍。...Pandas on Ray的性能虽说比不上另一个分布式DataFrame库Dask，但更容易上手，用起来和Pandas几乎没有差别。用户不需要懂分布式计算，也不用学一个新的API。...△ 在8核32G内存的AWS m5.2xlarge实例上，Ray、Dask和Pandas读取csv的性能对比 它将Pandas包裹起来并透明地把数据和计算分布出去。...以一个股票波动的数据集为例，它所支持的Pandas功能包括检查数据、查询上涨的天数、按日期索引、按日期查询、查询股票上涨的所有日期等等。...这个项目的最终目标是在Ray上完整实现Pandas API的功能，让用户可以在云上用Pandas。

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