from the given trans PIPELINE sklearn中把机器学习处理过程抽象为estimator，其中estimator都有fit方法，表示数据进行初始化or训练。...estimator有2种： 1、特征变换（transformer） 可以理解为特征工程，即：特征标准化、特征正则化、特征离散化、特征平滑、onehot编码等。...上面的抽象的好处即可实现机器学习的pipeline，显然特征变换是可能并行的，通过FeatureUnion实现。特征变换在训练集、测试集之间都需要统一，所以pipeline可以达到模块化的目的。...上面看到特征变换往往需要并行化处理，即FeatureUnion所实现的功能。...def transform(self, X): X_tagged = pd.Series(X).apply(self.find_name) return pd.DataFrame
=0表示按行删除 # inplace=True表示在原始DataFrame上进行修改 data2 # 返回删除指定列后的DataFrame对象 2.4.5 删除文本型变量，有缺失值行; 图10...# inplace=True表示在原始DataFrame上进行修改 data2 # 返回删除了包含文本型变量中任何空值的行并重置索引后的data2 2.4.6 修复变量类型; 图13 代码如下...std_scaler：标准化数据，使用StandardScaler进行标准化。...成功搭建了机器学习的基石，包括NumPy、Pandas、Scikit-learn等，同时搭建了Python、Jupyter Notebook等运行环境。...在数据处理方式阶段，根据变量类型和处理方式将数据分为不同类别，为每个类别选择了相应的数据处理方法，例如标准化、归一化等。这样可根据不同变量特点更准确、合理地处理数据。
训练好的模型是贮存在内存中的数据，持久化能够将这些数据保存在文件系统中，之后使用时无需再进行训练，直接从文件系统中加载即可。 二、并行处理 并行处理使得多个特征处理工作能够并行地进行。...方法 #参数transformer_list为需要并行处理的对象列表，该列表为二元组列表，第一元为对象的名称，第二元为对象 step2 = ('FeatureUnion', FeatureUnion(transformer_list...，继承FeatureUnion class FeatureUnionExt(FeatureUnion): #相比FeatureUnion，多了idx_list参数，其表示每个并行工作需要读取的特征矩阵的列...(log1p)) #新建将部分特征矩阵进行二值化类的对象 step2_3 = ('ToBinary', Binarizer()) #新建部分并行处理对象 #参数transformer_list为需要并行处理的对象列表..._3 = ('ToBinary', Binarizer()) #新建部分并行处理对象，返回值为每个并行工作的输出的合并 step2 = ('FeatureUnionExt', FeatureUnionExt
本文将介绍pandas.DataFrame.to_csv函数的基本使用方法，帮助读者快速上手。准备工作在正式开始之前，首先需要安装pandas库。...如果不指定，数据将被返回作为字符串。sep：指定保存的CSV文件中的字段分隔符，默认为逗号（,）。na_rep：指定表示缺失值的字符串，默认为空字符串。columns：选择要被保存的列。...pandas.DataFrame.to_csv函数是将DataFrame对象中的数据保存到CSV文件的常用方法。虽然这个函数非常方便和实用，但也存在一些缺点。...因为该函数会将所有的数据一次性写入到CSV文件中，在处理大规模数据时可能会导致内存不足的问题。线程安全性：在多线程环境下，并行地调用to_csv函数可能会导致线程冲突。...pandas.DataFrame.to_json：该函数可以将DataFrame中的数据保存为JSON格式的文件。
明确数据集有多少特征，哪些是连续的，哪些是类别的 print(housing.shape) (20640, 10) print(housing.info()) pandas.core.frame.DataFrame...# 删除行 housing1 = housing.dropna(subset=['total_bedrooms']) print(housing1.info()) pandas.core.frame.DataFrame...# 删除列 housing2 = housing.drop(['total_bedrooms',],axis=1) print(housing2.info()) pandas.core.frame.DataFrame...但对于决策树不使用，以C4.5为例，决策树在进行节点分裂时主要依据数据集D关于特征X的信息增益比，而信息增益比跟特征是否经过归一化是无关的 数据标准化常用方法有： 最小-最大缩放（又加归一化），将值重新缩放使其最终范围在...0-1之间，（current – min）/ (max – min) 标准化，(current – mean) / var，使得得到的结果分布具备单位方差，相比最小-最大缩放，标准化的方法受异常值的影响更小
Pandas 作为 Python 中最流行的数据处理库之一，虽然主要设计用于批处理，但也可以通过一些技巧实现简单的流式计算。...Pandas 本身并不是为流式计算设计的，但它可以通过分块读取文件、增量更新 DataFrame 等方式模拟流式计算的效果。对于小规模或中等规模的数据集，Pandas 的流式处理能力已经足够强大。...使用 Pandas 实现流式计算2.1 分块读取大文件当处理非常大的 CSV 文件时，直接加载整个文件到内存中可能会导致内存不足的问题。...import pandas as pd# 初始化空的 DataFramedf = pd.DataFrame()# 模拟流式数据输入for i in range(5): new_data = pd.DataFrame...解决方案：使用更高效的算法或数据结构。并行化处理，利用多核 CPU 提高性能。使用专门的流式计算框架（如 Apache Kafka、Apache Flink）处理大规模数据。4.
1.3 关键技术 并行处理，流水线处理，自动化调参，持久化是使用sklearn优雅地进行数据挖掘的核心。...2.1 整体并行处理 pipeline包提供了FeatureUnion类来进行整体并行处理： ?...fit和transform方法 12 #参数transformer_list为需要并行处理 的对象列表，该列表为二元组列表，第一元为对象的名称，第二元为对象 13 step2 = ('FeatureUnion...', FeatureUnion(transformer_list=[step2_1, step2_2, step2_3])) 2.2 部分并行处理 整体并行处理有其缺陷，在一些场景下，我们只需要对特征矩阵的某些列进行转换...20 step2_3 = ('ToBinary', Binarizer()) 21 #新建部分并行处理对象，返回值为每个并行工作的输出的合并 22 step2 = ('FeatureUnionExt',
，还需将行存格式的 Bytes 再反序列化为列存格式，而序列化/反序列化操作是一个非常耗时的过程。...此外，依赖于 Arrow Flight 多节点和多核架构特性，实现了数据传输的完全并行化，极大提高了数据吞吐能力。...Arrow RecordBatch 转换为同样列存的 Pandas DataFrame 中，转换速度极快，保障了数据传输的时效性。...)如果 StatusResult返回 0 ，则说明 Query 执行成功（这样设计的原因是为了兼容 JDBC）。...的并行化能力实现多 BE 并行读取，还可以借助 Arrow Flight SQL 实现 Doris 和 Doris、 Spark 和 Doris 之间的联邦查询。
目录 1 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 数据挖掘的步骤 1.2 数据初貌 1.3 关键技术 2 并行处理 2.1 整体并行处理 2.2 部分并行处理 3 流水线处理 4 自动化调参...训练好的模型是贮存在内存中的数据，持久化能够将这些数据保存在文件系统中，之后使用时无需再进行训练，直接从文件系统中加载即可。 ---- 2 并行处理 并行处理使得多个特征处理工作能够并行地进行。...', FeatureUnion(transformer_list=[step2_1, step2_2, step2_3])) 2.2 部分并行处理 整体并行处理有其缺陷，在一些场景下，我们只需要对特征矩阵的某些列进行转换...，继承FeatureUnion 7 class FeatureUnionExt(FeatureUnion): 8 #相比FeatureUnion，多了idx_list参数，其表示每个并行工作需要读取的特征矩阵的列...20 step2_3 = ('ToBinary', Binarizer()) 21 #新建部分并行处理对象，返回值为每个并行工作的输出的合并 22 step2 = ('FeatureUnionExt'
主要操作包括加载，合并，排序和聚合数据 Dask-并行化数据框架 Dask的主要目的是并行化任何类型的python计算-数据处理，并行消息处理或机器学习。扩展计算的方法是使用计算机集群的功能。...这就是为什么要准备计算步骤，然后让集群计算，然后返回一个更小的集，只包含结果。这是目前分布式计算框架的一个通用的做法。...通常情况下，Pandas会很好，但也有可能你会遇到困难，这时候可以尝试以下vaex。 Julia Julia在数据科学界颇受欢迎。...从1.5开始，您可以通过julia -t n或julia --threads n启动julia，其中n是所需的内核数。 使用更多核的处理通常会更快，并且julia对开箱即用的并行化有很好的支持。...它的作者声称，modin利用并行性来加快80％的Pandas功能。不幸的是，目前没发现作者声称的速度提升。并且有时在初始化Modin库导入命令期间会中断。
近日北卡来罗纳大学CTO，一位数据科学家Jefferson Heard分享了多年来收集沉淀的数据分析工具集： 1 处理较大、较复杂的类excel数据 Pandas -处理tabular（类似Excel）...MongoDB – 处理大规模非结构化和半结构化数据的流行数据库，应用于生产环境需要加小心。 CouchDB – 与MongoDB有些类似但不尽相同。...Cassandra – 图谱和关系数据库 4 为大规模数据集创建性能代码 Pandas – Python下一个开源数据分析的库,它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐操作。...web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。...7 数据挖掘和机器学习工具 Weka – 一个机器学习和数据挖掘工具包，这里有一本免费可读的参考书 SciKitLearn – 基于Python的机器学习和数据挖掘工具套件。
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者：Avi Chawla 翻译：欧阳锦 校对：和中华 Pandas 对 CSV 的输入输出操作是串行化的，这使得它们非常低效且耗时。...我在这里看到足够的并行优化空间，但遗憾的是，Pandas 还没有提供这个功能。...描述 Dask 和 DataTable DataFrame 转换到Pandas DataFrame 的代码片段 2....将 PANDAS DATAFRAME 存储到 CSV 所需的时间 目标是从给定的 Pandas DataFrame 生成 CSV 文件。对于 Pandas，我们已经知道df.to_csv()方法。...由于我发现了与 CSV 相关的众多问题，因此我已尽可能停止使用它们。 最后，我想说，除非您需要在 Excel 等非 Python 环境之外查看 DataFrame，否则您根本不需要 CSV。
Pandas 对 CSV 的输入输出操作是串行化的，这使得它们非常低效且耗时。我在这里看到足够的并行优化空间，但遗憾的是，Pandas 还没有提供这个功能。...描述 Dask 和 DataTable DataFrame 转换到Pandas DataFrame 的代码片段 2....将 PANDAS DATAFRAME 存储到 CSV 所需的时间 目标是从给定的 Pandas DataFrame 生成 CSV 文件。对于 Pandas，我们已经知道df.to_csv()方法。...但是，当我们超过一百万行时，Dask 的性能会变差，生成 Pandas DataFrame 所花费的时间要比 Pandas 本身多得多。 3....由于我发现了与 CSV 相关的众多问题，因此我已尽可能停止使用它们。 最后，我想说，除非您需要在 Excel 等非 Python 环境之外查看 DataFrame，否则您根本不需要 CSV。
的使用习惯，经过对700多处"deprecated"关键字快速浏览，认为整体上对日常使用影响不大，但也有几处用法值得关注，本文简要介绍一下。...而现在，lookup函数已进入了Pandas的deprecated之列。...具体来说，类似于Excel中的lookup的功能一样，Pandas中的lookup是一个DataFrame对象的方法，用于指定行索引和列名来查找相应结果，返回一个array结果，其函数签名文档如下：...()函数时返回一个三列的dataframe，分别表示年、周和日信息，进一步取其week列即可实现weekofyear的效果。...但同时，也与Python中列表的append函数大为不同的是： 列表中的append是inplace型的方法，即对当前对象直接追加，而返回加过为None； Pandas中的append则是不改变调用者本身
接下来可以对housing_num做缺失值处理了，X = imputer.transform(housing_num) ，X就是处理后的结果生成一个新的dataframe，如下： housing_tr...由于机器学习算法是没有办法理解字符的分类变量的，因此需要将字符的分类特征转换成数值型分类特征，我们采用pandas中factorize()来完成转换 ?...2.3 特征归一化 由于特征不同的分布范围，对一些算法寻优速度和收敛有影响，比如SVM，因此再进入模型前需要对特征进行归一化，常用的归一化有：Min-Max Scaling和Z-Score Standardization...，然后扔到模型中去预测，而且配合FeatureUnion还可以完成并行处理。...有了DataframeSelector方法，我们通过FeatureUnion的并行化处理来写一个完整的pipeline处理流程如下： ?
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。 笔者觉得，对于我来说一个比较好的使用场景是，代替并行，在pandas处理比较慢的时候，切换到cuDF，就不用写繁琐的并行了。...---- 官方文档： 1 Docs » API Reference 2 rapidsai/cudf 相关参考： nvidia-rapids︱cuDF与pandas一样的DataFrame库 NVIDIA...()、按分组功能中的任意长度Series分组 、Series 协方差和Pearson相关性以及从DataFrame / Series .values 属性返回 CuPy数组。...cuDF继续改进其Pandas API兼容性和Dask DataFrame互操作性，使我们的用户可以最大程度地无缝使用cuDF。 在幕后，libcudf的内部架构正在经历一次重大的重新设计。...由于已构建对整个libcudf API中的新类的支持，这项工作将在下一个版本周期中继续进行。
pandas.DataFrame()函数pandas.DataFrame()函数是创建和初始化一个空的DataFrame对象的方法。...()函数可以接受多个参数，用于创建和初始化DataFrame对象。...不支持并行计算：pandas.DataFrame()是单线程的，不能充分利用多核处理器的优势进行并行计算，对于大规模数据集的处理效率有所限制。...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。...Vaex：Vaex是一个高性能的Python数据处理库，具有pandas.DataFrame的类似API，可以处理非常大的数据集而无需加载到内存中，并且能够利用多核进行并行计算。
现在你可以开始运行 Pandas 命令，它们将被并行化。...尽管这些数字令人印象深刻，但是 Pandas on Ray 的很多实现将工作从主线程转移到更异步的线程。文件是并行读取的，运行时间的很多改进可以通过异步构建 DataFrame 组件来解释。...这是因为并行化。所有的线程以并行的方式读取文件，然后将读取结果串行化。主线程又对这些值进行去串行化，这样它们又变得可用了，所以（去）串行化就是我们在这里看到的主要开销。...在 Dask 上进行实验 DataFrame 库 Dask 提供可在其并行处理框架上运行的分布式 DataFrame，Dask 还实现了 Pandas API 的一个子集。...结论 我们已经开始构建 Pandas on Ray，这是一个仅更改 import 语句就可以使 Pandas 工作流并行化的库。
近日北卡来罗纳大学CTO，一位数据科学家Jefferson Heard分享了多年来收集沉淀的数据分析工具集： 1处理较大、较复杂的类excel数据 Pandas -处理tabular（类似Excel）数据的通用工具套件...MongoDB – 处理大规模非结构化和半结构化数据的流行数据库，应用于生产环境需要加小心。 CouchDB – 与MongoDB有些类似但不尽相同。...Cassandra – 图谱和关系数据库 4 为大规模数据集创建性能代码 Pandas – Python下一个开源数据分析的库,它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐操作。...web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。...7 数据挖掘和机器学习工具 Weka – 一个机器学习和数据挖掘工具包，这里有一本免费可读的参考书 SciKitLearn – 基于Python的机器学习和数据挖掘工具套件。
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