数据处理是数据架构现代化体系中的关键能力。尤其在数据大爆炸的今天，不仅数据量越来越大、数据类型越来越复杂，更要求数据能够实时或者近实时处理。因此，如何有效处理数据，是数据价值释放的“必修课”。 过去，Pandas是大数据处理的“老牌”选手 ...
随着数据规模的不断扩大，传统的数据处理工具难以应对大规模数据的挑战。Pandas 作为 Python 数据分析领域的核心工具，因其直观的 API 和丰富的功能而备受欢迎。然而，Pandas 受限于单机内存的限制，难以处理超过内存大小的数据集。为了解决这一问题，Dask ...
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者。 TSY Capital天市垣资本是一家2022年创立的量化投资交易团队 ...
让大规模数据处理和AI触手可及。 36氪获悉，「未来速度」日前完成数百万美元天使轮融资，由耀途资本独家投资，融资资金将用于产品研发、用户体验改善和云平台搭建。 未来速度成立于2022年，旗下产品Xorbits为分布式数据科学计算框架，旨在加速Python生态下 ...
Dask 是一个开源库，旨在为现有 Python 堆栈提供并行性。Dask 与 Python 库（如 NumPy 数组、Pandas DataFrame 和 scikit-learn）集成，无需学习新的库或语言，即可跨多个核心、处理器和计算机实现并行执行。 Dask 由两部分组成： 用于并行列表、数组和 DataFrame 的 API 集合 ...
说明：如果访问 GitHub 比较慢的话，可以关注我的知乎账号（Python-Jack），上面的“从零开始学Python”专栏（对应本项目前 20 天的内容）比较适合初学者，其他的专栏如“数据思维和统计思维”、“基于Python的数据分析”、“说走就走的AI之旅”等也在持续更新中 ...
Pandas和Numpy大家都不陌生了，代码运行后数据都加载到RAM中，如果数据集特别大，我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合RAM，这时候Dask来了。 Dask是开源免费的。它是与其他社区项目（如Numpy，Pandas和Scikit-Learn）协调开发的。 Dask支持Pandas的DataFrame ...
有这么一个库，它提供了并行计算、加速了算法，甚至允许您将NumPy和pandas与XGBoost库集成在一起。让我们认识一下吧。 前言 Python由于其易用性而成为最流行的语言，它提供了许多库，使程序员能够开发更强大的软件，以并行运行模型和数据转换。 有这么一个库 ...
关于 Python 性能的一个常见抱怨是全局解释器锁（GIL）。由于 GIL，同一时刻只能有一个线程执行 Python 字节码。因此，即使在现代的多核机器上，使用线程也不会加速计算。 Dask 库可以将 Python 计算扩展到多个核心甚至是多台机器。 关于 Python 性能的一个常见抱怨 ...
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