在这种情况下，“分区管理器”将以它能找到的最优方式执行分区和分配到 CPU 核上。它是非常灵活的。 为了在执行并行处理时完成大量繁重的工作，Modin 可以使用 Dask 或 Ray。...它们都是使用 Python api 的并行计算库，你可以选择一个或另一个在运行时与 Modin 一起使用。Ray 目前是最安全的一个，因为它更稳定 —— Dask 后端是实验性的。...我们可以通过 Ray 中的初始化设置来限制 Modin 可以访问的 CPU 内核的数量，因为 Modin 在后端使用它。...Modin 有一个特殊的标志，我们可以设置为“true”，这将使其进入“out of core”模式。...我们可以设置以下环境变量来启用此功能： export MODIN_OUT_OF_CORE=true 总结 这就是使用 Modin 加速 panda 函数的指南。
Python不同工具包的受欢迎程度。来源 但Pandas也有缺点：处理大数据集的速度非常慢。 在默认设置下，Pandas只使用单个CPU内核，在单进程模式下运行函数。...在并行处理时，Modin会从Dask或者Ray工具中任选一个来处理繁杂的数据，这两个工具都是PythonAPI的平行运算库，在运行Modin的时候可以任选一个。目前为止，Ray应该最为安全且最稳定。...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。...如果想把一部分CPU用到别的地方，可以通过Ray的初始设定来设置Modin的权限，因为Modin会在后端使用Ray这个工具。...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。
此规则现在仍然有效吗？ 为了验证这个问题，让我们在中等大小的数据集上探索一些替代方法，看看我们是否可以从中受益，或者咱们来确认只使用Pandas就可以了。...这些工具可以分为三类： 并行/云计算— Dask，PySpark和Modin 高效内存利用— Vaex 不同的编程语言— Julia 数据集 对于每种工具，我们将使用Kaggle欺诈检测数据集比较基本操作的速度...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。...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。...使得我之后花了一些时间杀死这些进程。 我喜欢modin背后的想法，我希望有一天能够弥补这些差距，从而使modin提升为值得考虑的替代方案。
本文要介绍的工具modin就是一个致力于在改变代码量最少的前提下，调用起多核计算资源，对pandas的计算过程进行并行化改造的Python库，并且随着其近期的一系列内容更新，modin基于Dask开始对...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...，可以看到原生的pandas耗时14.8秒，而modin只用了5.32秒，接着我们再来试试concat操作： 图5 可以看到在pandas花了8.78秒才完成任务的情况下，modin仅用了0.174秒...接下来我们再来执行常见的检查每列缺失情况的任务： 图6 这时耗时差距虽然不如concat操作时那么巨大，也是比较可观的，但是modin毕竟是一个处于快速开发迭代阶段的工具，其针对pandas的并行化改造尚未覆盖全部的功能...： 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
但是，如果有一种方法能够令你继续沿用熟悉的 pandas API，同时大幅加快处理速度，并能在内存较小的机器上处理先前难以想象的大数据集，你会尝试吗？...选择计算引擎 Modin 支持通过设置环境变量 MODIN_ENGINE 来选择特定计算引擎。...实践 让我们亲自尝试一下 Modin 的魔力吧！ 你可以尝试用 Modin 处理与 pandas 相同的数据集，然后感受一下速度上的差异。...通过扩展并行计算的优势，它克服了 pandas 在处理大型数据集时的不足，使得在个人笔记本电脑上处理上百 GB 数据成为可能。...未来，随着数据的不断增长，Modin 也将持续进化，适应更多的数据处理场景。 现在，只需更改一行代码，你就可以迈入高效数据处理的新时代。
Modin是一个Python第三方库，可以通过并行来处理大数据集。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。...❝Ray是基于python的并行计算和分布式执行引擎。 Dask是一个高性能并行分析库，帮助Pandas、Numpy处理大规模数据。 ❞ 那Modin有何特别之处呢？...我的电脑是4核CPU，Modin加载过程中所有内核都被用上了。如果用8核来跑，加载时间更少。...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？...「Modin Vs Dask」 Dask既可以作为Modin的后端引擎，也能单独并行处理DataFrame，提高数据处理速度。
本文要介绍的工具modin就是一个致力于在改变代码量最少的前提下，调用起多核计算资源，对pandas的计算过程进行并行化改造的Python库，并且随着其近期的一系列内容更新，modin基于Dask开始对...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...图5 可以看到在pandas花了8.78秒才完成任务的情况下，modin仅用了0.174秒，取得了惊人的效率提升。接下来我们再来执行常见的检查每列缺失情况的任务： ?...图6 这时耗时差距虽然不如concat操作时那么巨大，也是比较可观的，但是modin毕竟是一个处理快速开发迭代阶段的工具，其针对pandas的并行化改造尚未覆盖全部的功能，譬如分组聚合功能。...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功能，你可以在官网对应界面（https://modin.readthedocs.io
基于 Numpy 数组的实现，GPU 自身具有的多个 CUDA 核心可以促成更好的并行加速。...在新版的pandas中，提供了一个更快的itertuples函数，如下可以看到速度快了几十倍。...这时可以用apply或applymap搭配函数操作，其中apply是可用于逐行计算，而applymap可以做更细粒度的逐个元素的计算。...Swifter的优化方法检验计算是否可以矢量化或者并行化处理，以提高性能。如常见的apply就可以通过swifter并行处理。...或者ray（dask是类似pandas库的功能，可以实现并行读取运行），是个支持分布式运行的类pandas库，简单通过更改一行代码import modin.pandas as pd就可以优化 pandas
本质上，用户只是想让 Pandas 运行得更快，而不是为了特定的硬件设置而优化其工作流。这意味着人们希望在处理 10KB 的数据集时，可以使用与处理 10TB 数据集时相同的 Pandas 脚本。...安装 Modin 是完全开源的，可以通过下面的 GitHub 链接获得： https://github.com/modin-project/modin 我们可以使用如下所示的 PyPi 指令来安装 Modin...下图显示了在一台拥有 144 内核的计算机上通过 Pandas 和 Modin 使用「read_csv」函数的性能对比情况： ?...通常，Modin 使用「read_csv」函数读取 2G 数据需要 2 秒，而 读取 18G 数据大约需要不到 18 秒。 架构 接下来，本文将解析 Modin 的架构。...df.groupby Pandas 的「groupby」聚合函数底层编写得非常好，运行速度非常快。但是即使如此，Modin 的性能也比 Pandas 要好。
本篇介绍 8 个可以替代pandas的库，在加速技巧之上，再次打开速度瓶颈，大大提升数据处理的效率。 1. Dask Dask在大于内存的数据集上提供多核和分布式并行执行。...在Dask中，一个DataFrame是一个大型且并行的DataFrame，由许多较小的 pandas DataFrames组成，沿索引拆分。...这些 pandas DataFrames 可以存在于单个机器上的磁盘中计算远超于内存的计算，或者存在集群中的很多不同机器上完成。...Modin Modin是一个多进程的Dataframe库，可以加速Pandas的工作流程。多进程意味着，如果在多核的计算机上查询速度就会成倍的提升。...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。
1 数据读取与存取 在Pandas中内置了众多的数据读取函数，可以读取众多的数据格式，最常见的就是read_csv函数从csv文件读取数据了。...同时如果你想要表格尽量占用较小的内存，可以在read_csv时就设置好每类的类型。...： modin：对读取和常见的操作进行并行； swifter：对apply函数进行并行操作； 当然我之前也对此类库进行了尝试，在一些情况下会快一些，但还是不太稳定。...在阿里云安全赛中我是用joblib库写的并行特征提取，比单核特征提取快60倍。 建议4：如果能并行就并行，用第三方库或者自己手写多核计算。...5 代码优化思路 在优化Pandas时可以参考如下操作的时间对比： ? 建议5：在优化的过程中可以按照自己需求进行优化代码，写代码尽量避免循环，尽量写能够向量化计算的代码，尽量写多核计算的代码。
修复这些错误能让你的代码逻辑更清晰，更易读，而且把电脑内存用到极致。 错误1：获取和设置值特别慢 这不能说是谁的错，因为在 Pandas 中获取和设置值的方法实在太多了。...为了避免重新创建已经完成的测试，我从 Modin 文档中加入了这张图片，展示了它在标准笔记本上对 read_csv() 函数的加速作用。...请注意，Modin 还在开发中，虽然我在生产中使用它，但不可避免会有一些 bug。请查看 Issues in GitHub 和 Supported API 获取更多信息。...指出的，另一种确保内存干净的方法是在函数中执行操作。...你可以在这些 DataFrame 绘图对象上做任何你可以对其他 Matplotlib 绘图对象做的事情。
这东西的好处在哪儿？呃，希望你能听得懂下面这句话，Haskell 等函数编程语言里使用的哈希数组映射字典树（HAMT）的底层数据结构。...只要安装 Modin，更改 import 语句，在多核笔记本上，处理数据的速度就能提高 4 倍。 我滴个神 ~~ 这是怎么做到的？...Modin 有自带的 modin.pandas.DataFrame 对象，这是一个轻量级的并行 DataFrame 对象。...有的时候，获得更快的速度就是那么简单，改一两行代码就可以了，Modin 就是证明。 7....它的目标是，减轻非技术型数据科学家学习技术的负担，比如，如何利用计算资源、怎么实现并行运算、架构设计、版本控制等。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...如果想要同时取回列名, 并且想让取回的数据具有更好的结构化, 可以使用 pandas 库的 read_sql 函数来读取检索结果: import pymysql # 封装为函数 def conn2mysql...(sql): # 函数的参数为一个字符串类型的 SQL 语句，返回值为一个 DataFrame 对象 from pandas import read_sql # 连接本机上的MySQL服务器中的'sakila...read_sql 函数执行 SQL 语句并取回检索结果 df=read_sql(sql,connection) # 关闭数据库连接 connection.close() return df # 使用上述封装的函数执行...read_sql()参数介绍： sql # 必备参数, SQL命令字符串 con # 连接sql数据库的engine，我们这里使用pymysql的connect函数建立 index_col=None
实现隔离级别的方式就是加锁 隔离级别的分类 读未提交 Read Uncommitted（在本次事务中可以读到其他事务中没有提交的数据 - 脏数据） 读已提交 Read Committed （只能读到其他事务提交过的数据...设置事务隔离级别 设置 innodb 的事务级别方法是：set 作用域 transaction isolation level 事务隔离级别 SET [SESSION | GLOBAL] TRANSACTION...2.read committed（可以读取其他事务提交的数据）--- 大多数数据库默认的隔离级别 将 B 用户的隔离级别设置为 read committed set session transaction...可以看到，这是隔离级别中最严格的，但是这样做势必对性能造成影响。所以在实际的选用上，我们要根据当前具体的情况选用合适的。 总结: 读未提交：别人修改数据的事务尚未提交，在我的事务中也能读到....这四种隔离级别，从上到下，并行能力依次降低，安全性一次提高.
当使用默认设置运行pandas代码时，大多数CPU内核都不做任何事情，只有少数在工作（大体上只有9%的CPU在工作）。 使代码运行更快的一种方法是同时使用多个CPU核，即多处理。...2.datatable：与R的data.table库密切相关。 3.modin：使用所有可用的CPU核来运行pandas，基本上是pandas的替代品。...在100万行数据集和1000万行数据集中执行的测试中看到了类似的结果。 1.polars库在所有测试中都获胜，但apply函数除外，这里modin更快。...2.modin在apply和concat函数中非常快，但在其他函数中非常慢。值得注意的是，在许多测试（merge、filter、groupby等）中，modin比Panda慢。...3.Datatable在进行简单的列计算时并不差，而且速度非常快。 从对更大数据集的测试中，还可以看到，在大多数测试中，polars的性能始终优于所有其他库。
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