Vaex，一个大数据处理王者的 Python 库！

Vaex，一个大数据处理王者的 Python 库！

在处理大规模数据集时，传统的 Pandas 经常会力不从心。这不，最近我发现了一个特别牛的数据处理库 Vaex 。它能轻松处理上亿行数据，内存占用还贼小，关键是用法跟 Pandas 超级像，上手贼快。

1.

牛掰的内存管理

Vaex 玩了个花活，它不会一下子把所有数据都加载到内存里。咱们用 Pandas 读个几百兆的 CSV 文件，内存蹭蹭往上涨。Vaex 就不一样了，它用了内存映射技术，啥意思呢？就是需要啥数据读啥数据，不需要的就先放着。

import vaex

# 读取一个大文件，秒开

df = vaex.open('huge_dataset.csv')

# 查看数据基本信息

print(df.info())

2.

懒加载有多香

写代码的时候特别爽，因为 Vaex 用了惰性计算。你看这代码：

# 数据筛选和计算

filtered_df = df[df.age > 20]

mean_salary = filtered_df.salary.mean()

这会儿 Vaex 压根没开始计算，它就记住了你想干啥。等你真要用结果的时候才会真正计算，省了不少资源。

温馨提示：用 Vaex 做数据分析时，尽量把所有操作都写完再执行，这样它能自动优化计算顺序，效率杠杠的。

3.

并行计算够不够快

放心，够快！Vaex 默认就开启了并行计算。比方说咱们要算个分组统计：

# 按部门分组计算平均工资

result = df.groupby('department'， agg={'avg_salary'： 'mean'})

这代码看着简单，背地里 Vaex 已经帮你把任务分成几块，同时计算，最后再把结果合起来。我测试过，处理千万级数据比 Pandas 快好几倍。

4.

可视化也不含糊

数据分析离不开画图，Vaex 内置了可视化功能，画图贼方便：

# 画个散点图，颜色表示年龄

df.plot(x='salary'， y='experience'， colorby='age')

图形交互性特别好，还能直接导出成各种格式。关键是处理大数据的时候一点都不卡，因为它会自动采样，保证流畅度。

温馨提示：用 Vaex 画图时记得设置 limits 参数，不然可能会因为数据太多导致图形不够清晰。

说实话，我现在处理大数据基本都用 Vaex 了。它不光能处理 CSV，还支持 HDF5、Parquet 这些高性能格式，而且跟 numpy、pandas 之间互转特别方便。要是你也经常处理大数据，绝对值得试试这个工具。

掌握了这些基础用法，基本就能应付日常工作了。想要进阶的话，还可以研究研究它的表达式引擎和自定义计算功能。

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