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仅需1秒！搞定100万行数据：超强Python数据分析利器

为此，Vaex采用了内存映射、高效的外核算法和延迟计算等概念来获得最佳性能（不浪费内存）。所有这些都封装在一个类似Pandas的API中。...Vaex不生成DataFrame副本，所以它可以在内存较少的机器上处理更大的DataFrame。 Vaex和Dask都使用延迟处理。...流程都一样： pip install vaex 让我们创建一个DataFrame，它有100万行和1000列： import vaex import pandas as pd import numpy...5 虚拟列 Vaex在添加新列时创建一个虚拟列，虚列的行为与普通列一样，但是它们不占用内存。这是因为Vaex只记得定义它们的表达式，而不预先计算值。...即时编译 只要虚拟列只使用Numpy或纯Python操作定义，Vaex就可以通过jitting加速它的计算，或者通过Numba或Pythran进行即时编译。

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Vaex ：突破pandas，快速分析100GB大数据集

下面用pandas读取3.7个GB的数据集（hdf5格式），该数据集共有4列、1亿行，并且计算第一行的平均值。我的电脑CPU是i7-8550U，内存8GB，看看这个加载和计算过程需要花费多少时间。...❞ 什么是vaex？ 前面对比了vaex和pandas处理大数据的速度，vaex优势明显。虽然能力出众，不比pandas家喻户晓，vaex还是个刚出圈的新人。 ?...vaex的统计计算函数： ? 可视化展示 vaex还可以进行快速可视化展示，即便是上百亿的数据集，依然能秒出图。 ? vaex可视化函数： ?...附：hdf5数据集生成代码（4列1亿行数据） import pandas as pd import vaex df = pd.DataFrame(np.random.rand(100000000,4),...',convert='example1.hdf5') 注意这里不要用pandas直接生成hdf5，其格式会与vaex不兼容。

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    0.052秒打开100GB数据？这个Python开源库这样做数据分析

    Vaex使用内存映射、零内存复制策略获得最佳性能（不浪费内存）。 为实现这些功能，Vaex 采用内存映射、高效的核外算法和延迟计算等概念。...为什么要选择vaex 性能：处理海量表格数据，每秒处理超过十亿行 虚拟列：动态计算，不浪费内存 高效的内存在执行过滤/选择/子集时没有内存副本。 可视化：直接支持，单线通常就足够了。...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。那么，如果我们要检查数据或与数据交互怎么办？...这是因为显示Vaex DataFrame或列仅需要从磁盘读取前后5行数据。这将我们引向另一个重点：Vaex只会在需要时遍历整个数据集，并且会尝试通过尽可能少的数据传递来做到这一点。...这些列仅包含数学表达式，并且仅在需要时才进行评估。此外，虚拟列的行为与任何其他常规列都相同。注意，其他标准库将需要10 GB的RAM才能进行相同的操作。 好了，让我们来绘制行程耗费时间的分布： ?

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    爱了！0.052s 打开 100GB 数据，这个开源库火爆了！

    Vaex使用内存映射、零内存复制策略获得最佳性能（不浪费内存）。 为实现这些功能，Vaex 采用内存映射、高效的核外算法和延迟计算等概念。...为什么要选择vaex？ 性能：处理海量表格数据，每秒处理超过十亿行 虚拟列：动态计算，不浪费内存 高效的内存在执行过滤/选择/子集时没有内存副本。 可视化：直接支持，单线通常就足够了。...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。那么，如果我们要检查数据或与数据交互怎么办？...这是因为显示Vaex DataFrame或列仅需要从磁盘读取前后5行数据。这将我们引向另一个重点：Vaex只会在需要时遍历整个数据集，并且会尝试通过尽可能少的数据传递来做到这一点。...这是因为代码只会创建虚拟列。这些列仅包含数学表达式，并且仅在需要时才进行评估。此外，虚拟列的行为与任何其他常规列都相同。注意，其他标准库将需要10 GB的RAM才能进行相同的操作。

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    使用Python『秒开』100GB+数据！

    为此，Vaex采用了内存映射、高效的外核算法和延迟计算等概念来获得最佳性能（不浪费内存）。所有这些都封装在一个类似Pandas的API中。...当你使用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遍历数据。 现在开始清理数据集。...这些列只包含数学表达式，仅在需要时才计算它们。否则，虚列的行为与任何其他常规列一样。注意，其他标准库需要10s的GB内存来完成相同的操作。 让我们画出行程时间的分布图： ?...考虑所有总共不超过3小时的行程： ? 现在让我们看一下出租车的平均速度，同时为数据限制选择一个合理的范围： ?

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    Vaex ：突破pandas，快速分析100GB大数据集

    下面用pandas读取3.7个GB的数据集（hdf5格式），该数据集共有4列、1亿行，并且计算第一行的平均值。我的电脑CPU是i7-8550U，内存8GB，看看这个加载和计算过程需要花费多少时间。...❞ 什么是vaex？ 前面对比了vaex和pandas处理大数据的速度，vaex优势明显。虽然能力出众，不比pandas家喻户晓，vaex还是个刚出圈的新人。...官网对vaex的介绍可以总结为三点： vaex是一个用处理、展示数据的数据表工具，类似pandas； vaex采取内存映射、惰性计算，不占用内存，适合处理大数据； vaex可以在百亿级数据集上进行秒级的统计分析和可视化展示...附：hdf5数据集生成代码（4列1亿行数据） import pandas as pd import vaex df = pd.DataFrame(np.random.rand(100000000,4),...',convert='example1.hdf5') 注意这里不要用pandas直接生成hdf5，其格式会与vaex不兼容。

    2.5K70

    快使用Vaex DataFrame，每秒数亿数据算起来 ⛵

    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。...在上面的示例中，我们使用默认参数在大约 5 秒内读取了 76 GB 的 CSV 文件，其中包含近 2 亿行和 23 列。② 然后我们通过 vaex 计算了tip_amount列的平均值，耗时 6 秒。...2.统计：分组聚合数据分析中最常见的操作之一就是分组聚合统计，在 Vaex 中指定聚合操作主要有两种方式：① 指定要聚合的列，以及聚合操作的方法名称。...例如：从现有列中创建新列将多个列组合成一个新列进行某种分类编码DataFrame 数据过滤其他的一些操作，会进行实质性计算，例如分组操作，或计算聚合（例列的总和或平均值）。...要计算一列的平均值，只会获取该特定列的所有数据，Vaex 将流式传输该部分数据，因此并不会占用大量带宽和网络资源：df_cloud = vaex.open('gs://vaex-data/airlines

    2.1K72

    如何使用 Python 分析笔记本电脑上的 100 GB 数据

    Vaex 只读取文件元数据，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。那么，如果我们想检查数据或与数据交互呢？...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。这就引出了另一个重要的问题：Vaex 只会在必须的时候遍历整个数据集，它会尽可能少地传递数据。...注意，数据帧包含 18 列，但在此屏幕截图中只有前 7 列可见 描述方法很好地说明了 Vaex 的功耗和效率：所有这些统计数据都是在我的 MacBook Pro（15", 2018, 2.6GHz Intel...这些列仅包含数学表达式，并且仅在需要时计算，否则，虚拟列的行为与任何其他常规列一样。请注意，其他标准库在相同的操作中需要 10GB 的 RAM。 好吧，我们来绘制旅行时间的分布图： ?...数据集包含付款类型列，因此让我们看看它包含的值： ?

    1.2K22

    如何用Python在笔记本电脑上分析100GB数据（下）

    在本文的前一部分中，我们简要介绍了trip_distance列，在从异常值中清除它的同时，我们保留了所有小于100英里的行程值。...trip_distance列描述出租车从上客点到下客点的距离。然而，人们经常可以选择不同的路线，在两个确切的接送地点之间有不同的距离，例如为了避免交通堵塞或道路工程。...因此，作为trip_distance列的一个对应项，让我们计算接送位置之间可能的最短距离，我们称之为arc_distance: ?...数据集包含付款类型列，因此让我们看看它包含的值： ?...下一步是我最喜欢的Vaex特性之一：带有选择的聚合。其他库要求对以后合并为一个支付方法的每个单独筛选的数据帧进行聚合。另一方面，使用Vaex，我们可以通过在聚合函数中提供选择来一步完成此操作。

    1.2K10

    如何用Python在笔记本电脑上分析100GB数据（上）

    Vaex ? Vaex是一个开源的DataFrame库，它可以在与硬盘大小相同的表格数据集上进行可视化、探索、分析甚至机器学习。为此，Vaex采用了内存映射、高效的外核算法和延迟计算等概念。...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。...注意，DataFrame包含18列，但在此屏幕截图中只有前7列可见。...这些列仅包含数学表达式，并且仅在需要时计算。否则，虚拟列的行为与任何其他常规列一样。请注意，其他标准库在相同的操作中需要10GB的RAM。 好吧，我们来绘制运行时间的分布图： ?

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    为什么MySQL不建议使用NULL作为列默认值？

    今天来分享一道美团高频面试题，5 分钟搞懂“为什么 MySQL 不建议使用 NULL 作为列默认值？”。...对于这个问题，通常能听到的答案是使用了NULL值的列将会使索引失效,但是如果实际测试过一下,你就知道IS NULL会使用索引，所以上述说法有漏洞。...着急的人拉到最下边看结论 前言 NULL值是一种对列的特殊约束,我们创建一个新列时,如果没有明确的使用关键字not null声明该数据列,MySQL会默认的为我们添加上NULL约束。...例如: 对含有NULL值的列进行统计计算,eg. count(),max(),min(),结果并不符合我们的期望值. 干扰排序，分组,去重结果....(就像额外的标志位一样) 根据以上缺点,我们并不推荐在列中设置NULL作为列的默认值,你可以使用NOT NULL消除默认设置,使用0或者''空字符串来代替NULL。

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    为什么MySQL不建议使用NULL作为列默认值？

    译者：guangsu. blog.csdn.net/qq_30549099/article/details/107395521 通常能听到的答案是使用了NULL值的列将会使索引失效,但是如果实际测试过一下...NULL值是一种对列的特殊约束,我们创建一个新列时,如果没有明确的使用关键字not null声明该数据列,Mysql会默认的为我们添加上NULL约束....列中使用NULL值容易引发不受控制的事情发生,有时候还会严重托慢系统的性能....对含有NULL值的列进行统计计算,eg. count(),max(),min(),结果并不符合我们的期望值. null value will influence the behavior of the...根据以上缺点,我们并不推荐在列中设置NULL作为列的默认值,你可以使用NOT NULL消除默认设置,使用0或者''空字符串来代替NULL.

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    对比Vaex, Dask, PySpark, Modin 和Julia

    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列分组并计算总和和平均值...Vaex 到目前为止，我们已经看到了将工作分散在更多计算机核心之间以及群集中通常有许多计算机之间的平台。他们还无法击败Pandas而 Vaex的目标是做到这一点。...Vaex虽然不支持Pandas的全部功能，但可以计算基本统计信息并快速创建某些图表类型。 Vaex语法 Pandas和vaex语法之间没有太多区别。 ?...Vaex性能 与前两种工具不同，Vaex的速度与Pandas非常接近，在某些地区甚至更快。 ? 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。

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    pandas.DataFrame()入门

    columns​​：为​​DataFrame​​对象的列指定标签。​​dtype​​：指定列数据的数据类型。​​copy​​：是否复制数据，默认为​​False​​。...访问列和行：使用列标签和行索引可以访问​​DataFrame​​中的特定列和行。增加和删除列：使用​​assign()​​方法可以添加新的列，使用​​drop()​​方法可以删除现有的列。...数据排序：使用​​sort_values()​​方法可以对​​DataFrame​​进行按列排序。数据统计和聚合：使用各种统计和聚合函数可以对数据进行分析和汇总。...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。

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