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cuDF (Pandas GPU 平替)，用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。
cuDF（https://github.com/rapidsai/cudf）是一个基于Python的GPU DataFrame库，用于处理数据，包括加载、连接、聚合和过滤数据。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。
你有没有问过数据科学家是否希望他们的代码运行得更快？询问地球是否是平的，您可能会得到更多样化的回答。它确实与技术领域的其他任何事物没有任何不同，几乎总是越快越好。显着改善处理时间的最佳方法之一是（如果您还没有的话）从 CPU 切换到 GPU。感谢 Andrew NG 和 Fei-Fei Li 等先驱，GPU 因在深度学习技术方面表现特别出色而成为头条新闻。
随着新版本的推出，RAPIDS 迎来了其推出一周年纪念日。回顾所经历的一年，RAPIDS团队就社区对该项目的关心和支持表示衷心的感谢。此前，RAPIDS获得了其首个BOSSIE奖。非常感谢各位的支持！RAPIDS团队将继续推动端对端数据科学加快发展，达到新高度。
cuDF 是一个基于 Apache Arrow 列内存格式的数据帧库，它是一个 GPU DataFrame 库，可以进行加载，连接，聚合，过滤等数据操作。
“异构计算”（Heterogeneous computing），是指在系统中使用不同体系结构的处理器的联合计算方式。在 AI 领域，常见的处理器包括：CPU（X86，Arm，RISC-V 等），GPU，FPGA 和 ASIC。（按照通用性从高到低排序）本文是 异构计算系列 的第二篇文章，重点介绍机器学习领域涌现的异构加速技术。
我们在使用pandas分析处理时间序列数据时，经常需要对原始时间粒度下的数据，按照不同的时间粒度进行分组聚合运算，譬如基于每个交易日的股票收盘价，计算每个月的最低和最高收盘价。
摘要:本文通过在GPU云服务器上部署和配置MySQL数据库,并使用RAPIDS GPU数据处理库进行加速,来详细阐述如何利用GPU强大的并行计算能力,加速MySQL数据库的查询和分析操作,使其比传统CPU实现获得数倍的性能提升。
早起导读：pandas是Python数据处理的利器，时间序列数据又是在很多场景中出现，本文来自GitHub，详细讲解了Python和Pandas中的时间及时间序列数据的处理方法与实战，建议收藏阅读。
ETL在数据工作中起着至关重要的作用，主要用途有两个：（1）数据生产（2）为探索性数据分析与数据建模服务。
Pandas是用于Python编程语言的开源高级数据分析和处理库。使用pandas，可以轻松加载，准备，操作和分析数据。它是用于数据分析操作的最优选和广泛使用的库之一。
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。
在数据分析领域中，没有人能预见所有的数据运算，以至于将它们都内置好，一切准备完好，用户只需要考虑用，万事大吉。扩展性是一个平台的生存之本，一个封闭的平台如何能够拥抱变化？在对数据进行分析时，无论是算法也好，分析逻辑也罢，最好的重用单位自然还是：函数。 故而，对于一个大数据处理平台而言，倘若不能支持函数的扩展，确乎是不可想象的。Spark首先是一个开源框架，当我们发现一些函数具有通用的性质，自然可以考虑contribute给社区，直接加入到Spark的源代码中。 我们欣喜地看到随着Spark版本的演化，确实涌
本文主要以基于AWS 搭建的EMR spark 托管集群，使用pandas pyspark 对合作单位的业务数据进行ETL ---- EXTRACT（抽取）、TRANSFORM（转换）、LOAD（加载） 等工作为例介绍大数据数据预处理的实践经验，很多初学的朋友对大数据挖掘，数据分析第一直观的印象，都只是业务模型，以及组成模型背后的各种算法原理。往往忽视了整个业务场景建模过程中，看似最普通，却又最精髓的数据预处理或者叫数据清洗过程。
PySpark和Pandas之间改进性能和互操作性的其核心思想是将Apache Arrow作为序列化格式，以减少PySpark和Pandas之间的开销。
MaxCompute的UDF包括：UDF，UDAF和UDTF三种函数，本文将重点介绍如何通过Python实现这三种函数。 参数与返回值类型 参数与返回值通过如下方式指定： PythonUDF目前支持ODPSSQL数据类型有：bigint,string,double,boolean和datetime。SQL语句在执行之前，所有函数的参数类型和返回值类型必须确定。因此对于Python这一动态类型语言，需要通过对UDF类加decorator的方式指定函数签名。 函数签名signature通过字符串指定，语法如下：
有了 GroupBy 对象，通过分组数据进行迭代非常自然，类似于itertools.groupby()的操作：
封面图片：《Python程序设计基础（第2版）》，董付国，清华大学出版社 =============== 常用Python标准库对象速查表（1） 标准库对象简要说明mathsin(x)、cos(x)、tan(x)正弦函数、余弦函数、正切函数，参数单位为弧度asin(x)、acos、atan(x)反正弦函数、反余弦函数、反正切函数ceil(x)、floor(x)向上取整函数、向下取整函数factorial(x)计算正整数x的阶乘gcd(x, y)计算整数x和y的最大公约数isclose(a, b, *, r
Python/R/Julia中的数据处理工具多如牛毛「如pandas、spark、DataFrames.jl、polars、dask、dplyr、data.table、datatable等等」，如何根据项目需求挑选趁手的武器，H2O.ai机器学习平台维护的一个项目给出答案。
前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子～】问了一个工作中Python自动化处理实战问题，一起来看看吧。问题描述：
作者：吴云涛，腾讯 CSIG 高级工程师 在这个数据爆炸的时代，企业做数据分析也面临着新的挑战, 如何能够更高效地做数据准备，从而缩短整个数据分析的周期，让数据更有时效性，增加数据的价值，就变得尤为重要。将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程（即 ETL 过程），则需要开发人员则需要掌握 Spark、Flink 等技能，使用的技术语言则是 Java、Scala 或者 Python，一定程度上增加了数据分析的难度。而 ELT 过程逐渐被开发者和
在这个数据爆炸的时代，企业做数据分析也面临着新的挑战, 如何能够更高效地做数据准备，从而缩短整个数据分析的周期，让数据更有时效性，增加数据的价值，就变得尤为重要。 将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程（即 ETL 过程），则需要开发人员则需要掌握 Spark、Flink 等技能，使用的技术语言则是 Java、Scala 或者 Python，一定程度上增加了数据分析的难度。而 ELT 过程逐渐被开发者和数据分析团队所重视，如果读者已经非常熟悉 SQL，采用 ELT 模式完成数据分析会是一个好的选择，比如说逐渐被数据分析师重视的 DBT 工具，便利用了 SQL 来做数据转换。DBT 会负责将 SQL 命令转化为表或者视图，广受企业欢迎。此外使用 ELT 模式进行开发技术栈也相对简单，可以使数据分析师像软件开发人员那样方便获取到加工后的数据。
在Python中，pandas groupby()函数提供了一种方便的方法，可以按照我们想要的任何方式汇总数据。实际上，groupby()函数不仅仅是汇总。我们将介绍一个如何使用该函数的实际应用程序，然后深入了解其后台的实际情况，即所谓的“拆分-应用-合并”过程。
Spark UDF 增加了对 DS 数据结构的操作灵活性，但是使用不当会抵消Spark底层优化。
MapReduce是apache公司开发的，基于该框架能够使应用程序能够运行在大规模集群上，并以一种可靠的，具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。MapReduce的思想就是“分而治之”，Mapper负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来处理；Reducer负责对map阶段的结果进行汇总。
当涉及大量数据时，Pandas 可以有效地处理数据。但是它使用CPU 进行计算操作。该过程可以通过并行处理加快，但处理大量数据仍然效率不高。
时间序列是一系列按时间顺序排列的观测数据。数据序列可以是等间隔的，具有特定频率，也可以是不规则间隔的，比如电话通话记录。
使用Pandas Dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去，编写Python for循环，然后希望在合理的时间内处理数据。公众号在此之前的一篇文章专门介绍了一些方法，请点击查看：
PySpark是一种适合在大规模数据上做探索性分析，机器学习模型和ETL工作的优秀语言。若是你熟悉了Python语言和pandas库，PySpark适合你进一步学习和使用，你可以用它来做大数据分析和建模。
pandas.read_csv()函数是Pandas库中用于读取CSV（逗号分隔值）文件的函数之一。
在Python中，处理日期时间是一个很常见的需求。Python提供了强大的日期时间模块datetime，可以方便地处理日期时间相关的操作。本文将介绍Python中的日期时间基础知识，包括日期时间的表示、获取、格式化和计算等。
Hive sql 与传统的 oracle 或者mysql 的时间转换函数有一些不同，对于想将传统数据库迁移到hdfs 用 hive sql 进行处理的任务，如何用 hive sql 实现传统数据库sql 时间转换函数，是一个必须要解决的问题。
先把pandas的官网给出来，有找不到的问题，直接官网查找：https://pandas.pydata.org/
Pandas 是在金融建模的背景下开发的，正如你所料，它包含一组相当广泛的工具，用于处理日期，时间和时间索引数据。日期和时间数据有几种，我们将在这里讨论：
首先给出一个示例数据，是一些用户的账号信息，基于这些数据，这里给出最常用，最重要的50个案例。
各类型都有具体的取值范围，超出或非法的其他值时，MySQL 会回退到 0。TIMESTAMP 类型是个例外，给它设置一个超出范围的值时，将保存上该类型允许的最大值。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
为了说明这是如何工作的，让我们假设我们有一个简单的数据集，它有一个datetime列和几个其他分类列。您感兴趣的是某一列(“类型”)在一段时间内(“日期”)的汇总计数。列可以是数字、类别或布尔值，但是这没关系。
日期和时间在软件开发中经常被用到，无论是用于记录事件、计算时间间隔还是格式化日期以供用户友好的展示。Java 提供了强大的日期和时间处理工具，其中 SimpleDateFormat 类是一个重要的工具，用于格式化日期和时间，同时也支持解析日期和时间。本篇博客将深入探讨 SimpleDateFormat 类，帮助你了解如何使用它来处理日期和时间。
无论Hive还是SparkSQL分析处理数据时，往往需要使用函数，SparkSQL模块本身自带很多实现公共功能的函数，在org.apache.spark.sql.functions中。SparkSQL与Hive一样支持定义函数：UDF和UDAF，尤其是UDF函数在实际项目中使用最为广泛。
Hive总结 一、本质 Hive基于一个统一的查询分析层，通过SQL语句的方式对HDFS上的数据进行查 询、统计和分析。 二、四大特点** • Hive本身不存储数据，它完全依赖HDFS和MapReduce，具有可扩展的存储能力和计算能力 • Hive的内容是读多写少，不支持对数据的改写和删除 • Hive中没有定义专门的数据格式，由用户指定 • Hive是一个SQL解析引擎，将SQL语句转译成MR Job 下例：Hive写的wordcount 📷 三、HQL与SQL对比 📷 四、Hive体系架构 可以将H
1.1 spark.read.json() / spark.read.parquet() 或者 spark.read.load(path,format=”parquet/json”)
在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz Intel Core i7 内存：32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘：3 TB Fusion Drive 数据分析工具 Pyth
在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz Intel Core i7 内存：32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘：3 TB Fusion Drive 数据分析工具 Pyt
大数据文摘作品 编译：王梦泽、丁慧、笪洁琼、Aileen 数据科学团队在持续稳定的发展壮大，这也意味着经常会有新的数据科学家和实习生加入团队。我们聘用的每个数据科学家都具有不同的技能，但他们都具备较强的分析背景和在真正的业务案例中运用此背景的能力。例如，团队中大多数人都曾研究计量经济学，这为概率论及统计学提供了坚实的基础。 典型的数据科学家需要处理大量的数据，因此良好的编程技能是必不可少的。然而，我们的新数据科学家的背景往往是各不相同的。编程环境五花八门，因此新的数据科学家的编程语言背景涵盖了R, MatL
HiveSQL ->AST(抽象语法树) -> QB(查询块) ->OperatorTree（操作树）->优化后的操作树->mapreduce任务树->优化后的mapreduce任务树
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