df.info(memory_usage='deep') 把它保存到磁盘，这样我们以后可以用Vaex读取它： file_path = 'big_file.csv' df.to_csv(file_path..., index=False) 直接通过Vaex或直接读取CSV，这速度将类似于Pandas。...我们需要将CSV转换为HDF5，才能看到Vaex的优点。 事实上，Vaex只受可用磁盘空间的限制。...如果你的数据不是内存映射文件格式（例如CSV、JSON），则可以通过与Vaex结合Pandas I/O轻松地转换它。 我们可以将它转换为HDF5并用Vaex处理它！...让我们通过计算col1的和来读取它。 suma = dv.col1.sum() suma # array(49486599) Vaex用不到1秒的时间计算好了结果。这是使用了内存映射。
数据集： 使用pandas读取并计算： 看上面的过程，加载数据用了15秒，平均值计算用了3.5秒，总共18.5秒。...这里用的是hdf5文件，hdf5是一种文件存储格式，相比较csv更适合存储大数据量，压缩程度高，而且读取、写入也更快。 换上今天的主角vaex，读取同样的数据，做同样的平均值计算，需要多少时间呢？...使用vaex读取并计算： 文件读取用了9ms，可以忽略不计，平均值计算用了1s，总共1s。 同样是读取1亿行的hdfs数据集，为什么pandas需要十几秒，而vaex耗费时间接近于0呢？...类似pandas，拥有丰富的数据处理和计算函数； 可交互：配合Jupyter notebook使用，灵活的交互可视化； 安装vaex 使用pip或者conda进行安装： 读取数据 vaex支持读取hdf5...hdf5可以惰性读取，而csv只能读到内存中。 vaex数据读取函数： 数据处理 有时候我们需要对数据进行各种各样的转换、筛选、计算等，pandas的每一步处理都会消耗内存，而且时间成本高。
使用pandas读取并计算： ? 看上面的过程，加载数据用了15秒，平均值计算用了3.5秒，总共18.5秒。...这里用的是hdf5文件，hdf5是一种文件存储格式，相比较csv更适合存储大数据量，压缩程度高，而且读取、写入也更快。 换上今天的主角vaex，读取同样的数据，做同样的平均值计算，需要多少时间呢？...使用vaex读取并计算： ? 文件读取用了9ms，可以忽略不计，平均值计算用了1s，总共1s。 同样是读取1亿行的hdfs数据集，为什么pandas需要十几秒，而vaex耗费时间接近于0呢？...读取数据 vaex支持读取hdf5、csv、parquet等文件，使用read方法。hdf5可以惰性读取，而csv只能读到内存中。 ? vaex数据读取函数： ?...除非说使用链式处理，但那样过程就很不清晰。 vaex则全过程都是零内存。因为它的处理过程仅仅产生expression（表达式），表达式是逻辑表示，不会执行，只有到了最后的生成结果阶段才会执行。
vaex 使用详解 1.巨型文件读取&处理（例如CSV）Vaex 工具的设计初衷就包括以高效的方式处理比可用内存大得多的文件。借助于它，我们可以轻松处理任意大的数据集。...Vaex 在过去的版本中支持二进制文件格式，例如 HDF5、 Arrow 和 Parquet 。从4.14.0版本以来，它也可以像使用上述格式一样轻松打开和使用巨型 CSV 文件。...这在一定程度上要归功于 Apache Arrow项目，它提供了一个相当高效的 CSV 读取器。图片注：本文使用到的数据可以在 数据官网 获取。...上述过程的详细说明如下：① 当我们使用vaex.open()对于 CSV 文件，Vaex 将流式处理整个 CSV 文件以确定行数和列数，以及每列的数据类型。...Vaex 支持delay=True等参数，可以并行执行计算与操作，使得 Vaex 可以提前构建计算图，并尝试找到最有效的计算结果的方式。
许多组织都在尝试收集和利用尽可能多的数据，以改善其经营方式，增加收入和提升影响力。因此，数据科学家面对50GB甚至500GB大小的数据集情况变得越来越普遍。 不过，这类数据集使用起来不太容易。...第一步是将数据转换为内存可映射文件格式，例如Apache Arrow，Apache Parquet或HDF5。在此处也可以找到如何将CSV数据转换为HDF5的示例。...数据变为内存可映射格式后，即使在磁盘上的大小超过100GB，也可以使用Vaex即时打开（只需0.052秒！）： 为什么这么快？当使用Vaex打开内存映射文件时，实际上没有进行任何数据读取。...打开数据集会生成一个标准的DataFrame并对其进行快速检查： 注意，单元执行时间太短了。这是因为显示Vaex DataFrame或列仅需要从磁盘读取前后5行数据。...有了 Vaex，你可以在短短几秒内遍历超过 10 亿行数据，计算各种统计、聚合并产出信息图表，这一切都能在你的笔记本电脑上完成。它免费且开源。
打开100GB数据集只需0.052秒 第一步是将数据转换为内存可映射文件格式，例如Apache Arrow，Apache Parquet或HDF5。...在此处也可以找到如何将CSV数据转换为HDF5的示例。数据变为内存可映射格式后，即使在磁盘上的大小超过100GB，也可以使用Vaex即时打开（只需0.052秒！）： ? 为什么这么快？...当使用Vaex打开内存映射文件时，实际上没有进行任何数据读取。Vaex仅读取文件的元数据，例如磁盘上数据的位置，数据结构（行数、列数、列名和类型），文件说明等。...打开数据集会生成一个标准的DataFrame并对其进行快速检查： ? 注意，单元执行时间太短了。这是因为显示Vaex DataFrame或列仅需要从磁盘读取前后5行数据。...有了 Vaex，你可以在短短几秒内遍历超过 10 亿行数据，计算各种统计、聚合并产出信息图表，这一切都能在你的笔记本电脑上完成。它免费且开源。
性能对比 由于使用其他的工具我们也可以正常的打开和读取表格文件，为了体现出使用vaex的优势，这里我们直接用ipython来对比一下两者的打开时间： [dechin@dechin-manjaro gold...第一个方案是使用pandas将csv格式的文件直接转换为hdf5格式，操作类似于在python对表格数据处理的章节中将xls格式的文件转换成csv格式： [dechin@dechin-manjaro gold...但是这种操作方式有个弊端，就是生成的hdf5文件跟vaex不是直接适配的关系，如果直接用df = vaex.open('data.hdf5')的方法进行读取的话，输出内容如下所示： In [3]: df...执行完毕后在当前目录下生成了一个vaex_data.hdf5文件，让我们再试试读取这个新的hdf5文件： [dechin@dechin-manjaro gold]$ ipython Python 3.8.5...这里我们也需要提一下，在新的hdf5文件中，索引从高、低等中文变成了h、l等英文，这是为了方便数据的操作，我们在csv文件中将索引手动的修改成了英文，再转换成hdf5的格式。
数据清洗 第一步将数据转换为内存映射文件格式，如Apache Arrow、Apache Parque 或HDF5。一旦数据成为内存映射格式，使用Vaex打开它是瞬间的（数据的磁盘大小超过100GB）。...将CSV数据转换为HDF5的代码如下： ? 为什么这么快？ 当你使用Vaex打开内存映射文件时，实际上没有数据读取。...如果表达式或函数仅使用来自Numpy包的Python操作和方法编写，Vaex将使用计算机的所有核心并行地计算它。...为此，我们将首先创建一个过滤器，它只选择用现金或信用卡支付。下一步是具有Vaex特色功能的操作：带有选择的聚合。其他库要求对每个支付方法进行聚合，然后将这些支付方法后来合并为一个支付方法。...结论 有了Vaex，你可以在短短几秒钟内浏览超过10亿行数据，计算各种统计数据、聚合信息，并生成信息图表，而这一切都是在你自己的笔记本电脑上完成的。而且它是免费和开源的！
在本文中，我将向您展示一种新的方法:一种更快速、更安全、更全面、更方便的方法，可以使用几乎任意大小的数据进行数据科学研究，只要它能适合您的笔记本电脑、台式机或服务器的硬盘驱动器即可。 Vaex ?...清扫街道 第一步是将数据转换为内存映射文件格式，如Apache Arrow、Apache Parquet或HDF5。在这里可以找到如何将CSV数据转换为HDF5的示例。...当您使用Vaex打开内存映射文件时，实际上没有数据读取。Vaex只读取文件元数据，比如磁盘上数据的位置、数据结构(行数、列数、列名和类型)、文件描述等等。那么，如果我们想要检查或与数据交互呢?...这是因为显示Vaex DataFrame或列只需要从磁盘读取前5行和后5行。这就引出了另一个重要的问题:Vaex只会在必要时遍历整个数据集，而且它会尽可能少地传递数据。...删除异常值的最简单方法是简单地绘制出上下车的位置，并直观地定义我们希望重点分析的纽约市的区域。由于我们使用的是如此大的数据集，直方图是最有效的可视化方法。
清理街道 第一步是将数据转换为内存可映射文件格式，如 Apache Arrow、Apache Parquet 或 HDF5。...将 CSV 数据转换为 HDF5 的示例可以在这里找到（https://nbviewer.jupyter.org/github/vaexio/vaex-examples/blob/master/medium-airline-data-eda...使用 Vaex 打开内存映射文件只需要 0.052 秒，即使它们超过 100 GB 为什么这么快？使用 Vaex 打开内存映射文件时，实际上没有数据读取。...打开一个数据集会生成一个标准数据框，检查它的速度是否也很快： ? 纽约市黄色出租车数据预览 再一次注意，单元执行时间非常短。这是因为显示 Vaex 数据帧或列只需要从磁盘读取前 5 行和后 5 行。...如果表达式或函数只使用来自 Numpy 包的 Python 操作和方法编写，Vaex 将使用机器的所有核心并行计算它。
我们将看一下Dask，Vaex，PySpark，Modin（全部使用python）和Julia。...load_transactions —读取〜700MB CSV文件 load_identity —读取〜30MB CSV文件 merge—通过字符串列判断来将这两个数据集合 aggregation—将6...Spark性能 我使用了Dask部分中介绍的pySpark进行了相同的性能测试，结果相似。 ? 区别在于，spark读取csv的一部分可以推断数据的架构。...我还尝试过在单个内核（julia）和4个处理器内核（julia-4）上运行Julia。 ? 通过将环境变量JULIA_NUM_THREADS设置为要使用的内核数，可以运行具有更多内核的julia。...另外这里有个小技巧，pandas读取csv很慢，例如我自己会经常读取5-10G左右的csv文件，这时在第一次读取后使用to_pickle保存成pickle文件，在以后加载时用read_pickle读取pickle
2.1 时间索引与重采样 Pandas 提供了非常灵活的时间索引，支持将字符串转换为日期格式，并使用 resample() 函数进行时间重采样。...3.2 使用 pipe() 构建数据处理管道 与 apply() 不同，pipe() 允许我们将多个函数串联在一起，构建灵活的处理管道。它使代码更加易读，并且适合复杂的流水线处理。...# 逐块读取 CSV 文件 chunk_size = 100000 # 每次读取 10 万行 for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=...import dask.dataframe as dd # 使用 Dask 读取大型 CSV 文件 df_dask = dd.read_csv('large_file.csv') # 像操作 Pandas...pip install vaex 使用 Vaex 读取和处理大数据： import vaex # 读取大型 CSV 文件 df_vaex = vaex.open('large_file.csv')
它的语法和pandas非常相似，因其出色的性能，能弥补Pandas在处理大数据上的缺陷。 本文会解释何时该用Modin处理数据，并给出Modin的一些真实案例。...pandas： # 使用pandas读取数据 import pandas as pd import time s = time.time() df = pd.read_csv("test1.csv")...Pandas: # 使用pandas读取数据，200M文件 import pandas as pd import time df_pandas = pd.read_csv("test.csv") s =...Pandas: # 使用pandas读取数据，200M文件 import pandas as pd import time df_pandas = pd.read_csv("test.csv") s =...「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。
表6-1 pandas中的解析函数 我将大致介绍一下这些函数在将文本数据转换为DataFrame时所用到的一些技术。...)) 然后，我们将这些行分为标题行和数据行： In [58]: header, values = lines[0], lines[1:] 然后，我们可以用字典构造式和zip(*values)，后者将行转置为列...pandas内置支持两个二进制数据格式：HDF5和MessagePack。下一节，我会给出几个HDF5的例子，但我建议你尝试下不同的文件格式，看看它们的速度以及是否适合你的分析工作。...Feather使用了Apache Arrow的列式内存格式。 使用HDF5格式 HDF5是一种存储大规模科学数组数据的非常好的文件格式。...HDF5中的HDF指的是层次型数据格式（hierarchical data format）。每个HDF5文件都含有一个文件系统式的节点结构，它使你能够存储多个数据集并支持元数据。
而经过各种格式的对比之后，发现hdf5格式是一种非常适合用来存储分子动力学轨迹的文件，其原因主要有： 层级结构，可读性相对较好，有silx view这样轻量级的软件可以直接高效读取hdf5文件的内容；...压缩率高，存储下来的文件大小远小于csv等明文数据格式； 支持数据帧读取，有很多高效的数据处理软件如vaex专门针对hdf5格式的文件读、写、可视化等进行了优化； 在传统量子化学领域，hdf5格式的文件就得到了大量的使用...，在分子动力学中使用hdf5格式有向上兼容的一层含义。...，便于区分不同的使用场景）。...而相应的，我们也需要一些配套的可视化软件，用来展示HDF5文件中存储的内容。本文所介绍的改进版的VMD-h5mdplugin插件，可以在VMD中直接展示HDF5的分子运动轨迹，并给出了相应的案例。
与pandas的使用上很类似，但更侧重于速度和大数据的支持。在单节点的机器上，无论是读取数据，还是数据转换等操作，速度均远胜于pandas。...Vaex Vaex 也是一个开源的 DataFrame，它采用内存映射、高效的核外算法和延迟计算等技术。...对于大数据集而言，只要磁盘空间可以装下数据集，使用Vaex就可以对其进行分析，解决内存不足的问题。 它的各种功能函数也都封装为类 Pandas 的 API，几乎没有学习成本。...spark = SparkSession.builder.appName("SimpleApp").getOrCreate() df = spark.read.option('header', True).csv...：https://github.com/rapidsai/cudf 本篇介绍的 8 个Python库原理不同，使用环境也有差异，大家可以根据自己的需求进行尝试。
引言在数据分析领域，Pandas 是一个非常强大的 Python 库，它提供了灵活的数据结构和丰富的数据操作方法。...为了避免这种情况，可以采用以下几种方法：分块读取：使用 pandas.read_csv() 函数的 chunksize 参数可以将文件分块读取，从而减少一次性加载到内存中的数据量。...，可以将其转换为 category 类型，以节省内存。...MemoryError当尝试处理超出可用内存的数据集时，可能会遇到 MemoryError。...此时，除了上述提到的分块读取和数据类型优化外，还可以考虑使用更高效的数据存储格式，如 HDF5 或 Parquet。这些格式不仅能够有效压缩数据，还能提供更快的读写速度。
它使计算机能够理解、解释和生成人类语言。Pandas是一个强大的Python库，主要用于数据分析和操作。它提供了高效的数据结构和数据分析工具，可以轻松地与NLP任务结合使用。...import pandas as pd# 读取CSV文件df = pd.read_csv('data.csv')# 查看前几行数据print(df.head())常见问题及解决方案1....分词分词是将文本分割成单词或短语的过程。Pandas本身没有内置的分词功能，但可以与其他库（如NLTK或spaCy）结合使用。问题：如何将文本列中的每个句子分割成单词？...解决方法：使用Pandas的chunksize参数分批读取数据，或者使用更高效的存储格式（如HDF5）。...KeyError当尝试访问不存在的列时，会抛出此错误。原因：列名拼写错误或列不存在。解决方法：检查列名是否正确，或使用get()方法安全访问列。
在进行数据分析时，导入数据（例如pd.read_csv)几乎是必需的，但对于大的CSV，可能会需要占用大量的内存和读取时间，这对于数据分析时如果需要Reloading原始数据的话会非常低效。...如果你要另存为CSV，则只会丢失datetimes对象，并且在再次访问时必须重新处理它。...Pandas的 HDFStore 类允许你将DataFrame存储在HDF5文件中，以便可以有效地访问它，同时仍保留列类型和其他元数据。...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
然而当数据集的维度或者体积很大时，将数据保存并加载回内存的过程就会变慢，并且每次启动Jupyter Notebook时都需要等待一段时间直到数据重新加载， 这样csv格式或任何其他纯文本格式数据都失去了吸引力...将五个随机生成的具有百万个观测值的数据集转储到CSV中，然后读回内存以获取平均指标。并且针对具有相同行数的20个随机生成的数据集测试了每种二进制格式。...同时使用两种方法进行对比： 1.将生成的分类变量保留为字符串 2.在执行任何I/O之前将其转换为pandas.Categorical数据类型 1.以字符串作为分类特征 下图显示了每种数据格式的平均I/O...2.对特征进行转换 在上一节中，我们没有尝试有效地存储分类特征，而是使用纯字符串，接下来我们使用专用的pandas.Categorical类型再次进行比较。 ?...它显示出很高的I/O速度，不占用磁盘上过多的内存，并且在装回RAM时不需要任何拆包。 当然这种比较并不意味着我们应该在每种情况下都使用这种格式。例如，不希望将feather格式用作长期文件存储。
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