使用Python Pandas处理亿级数据

最新推荐文章于 2023-03-08 18:35:52 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/imageSet/p/8278920.html

本文汇总了三个不同的博文链接，分别来自Justin的博客、Accumulate_zhang的优快云文章及imageSet的博客园帖子，涉及多种信息技术领域的深入探讨。

http://www.justinablog.com/archives/1357

http://blog.youkuaiyun.com/accumulate_zhang/article/details/65920652

转载于:https://www.cnblogs.com/imageSet/p/8278920.html

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在没有spark集群的条件下，pandas处理上亿行数据的过程探索

gongfuxiongmao_的博客

02-24

1537

nlp萌新，最近在尝试一个AIDD的项目，期间遇到了一个有趣的问题，当把从zinc，enamine，ChemBL，CDDI等库中收集到的数据合并到一起后，是一个60多G的txt文件，是的，您没看错，60多G的txt，几亿行。果真如文献上所说，可探索的化学空间可达到10^80…… 这种东西，最好的处理方式应该是分布式，用spark集群来处理，pyspark里就有很多pandas指令。碍于手头没有可用的资源，只能用最原始的方法，尝试最大程度的简化时间。首先在数据读入上，就出现了问题，开始的...

使用Python Pandas处理亿级数据的方法

09-19

主要介绍了使用Python Pandas处理亿级数据的方法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

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[译] 使用 python 分析 14 亿条数据

weixin_34242331的博客

04-12

1456

原文地址：Analysing 1.4 billion rows with python 原文作者：Steve Stagg 译文出自：掘金翻译计划本文永久链接：github.com/xitu/gold-m… 译者：Ryden Sun 校对者：luochen1992 allen 使用 python 分析 14 亿条数据使用 pytubes，numpy 和 matplotlib Google...

【python 处理亿级数据】使用 Pandas 处理亿级数据

赖德发的博客

12-07

9823

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。事实确实如此，在数据分析领域，那么如何处理亿级数据呢，pandas提供了IO工具可以将大文件分块读取，测试了一下性能,非常不错。可谓是瑞士中的军刀python 读取亿级数据代码如下：# encoding: utf-8 import sys reload(sys) s

使用 Pandas 分析亿行数据

WongSSH的博客

03-08

1071

本文从最开始的内存不足而无法进行数据处理任务开始，到最终在合理的时间和内存占用要求下解决任务。我们所有的代码都是使用 Python 完成，在所有解决方案中，我们的代码都是较短且不复杂的。我们也看到在某些情况下，我们可以通过修改代码中微小部分带来巨大的效率提升(比如使用 PyArrow 而不是c驱动的read_csv函数)。在其他情况下，我们可能大幅度修改了代码，但这些修改也没有触及根本逻辑，且带来了性能提升。有很多方法可以使我们的代码运行速度更快且内存占用更少，此处展示的方案仅占其中的一小部分。

python处理百万级数据_使用Python Pandas处理亿级数据

weixin_39655689的博客

11-21

2439

python处理千万级数据_使用Python Pandas处理亿级数据的方法

weixin_39722070的博客

11-21

2348

对于上亿数据使用python进行分块处理

08-21

将自己想要处理的文档的名字直接粘贴到代码中，点击运行即可出现分块处理结果。

【Python】pandas读取亿级数据

yuxeaotao的博客

07-01

2035

思想是分块读取，通过read_csv或read_table的两种方式（两个参数：chunksize和iterator）。

Python pandas如何向excel添加数据

09-16

主要介绍了Python pandas如何向excel添加数据,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

python生成器分批次从高斯数据库读取亿级数据，通过pyspark写入hive

weixin_39021160的博客

01-10

517

spark数据分析（sogou500w数据集 pyspark）

pacmo

11-19

1760

#1.实验环境 ##1.1操作系统 macOS Mojave 10.14.1 ##1.2虚拟化软件 VMware Fusion ##1.3虚拟机操作系统 ubuntu18.04 64 位 ##1.4数据 sogou500w数据 #2.实验步骤和方法流程 ##2.1安装jdk 前往官网下载jdk1.8，安装位置为/home/kyle/env。 ###2.1.2配置环境变量 vsudo vim /et...

小白学 Python 数据分析（14）：Pandas （十三）数据导出

极客挖掘机

03-09

1512

人生苦短，我用 Python 前文传送门：小白学 Python 数据分析（1）：数据分析基础小白学 Python 数据分析（2）：Pandas （一）概述小白学 Python 数据分析（3）：Pandas （二）数据结构 Series 小白学 Python 数据分析（4）：Pandas （三）数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析（5）：Pandas （四）基础操...

用PySpark开发时的调优思路（上）

Pysamlam的博客

06-19

815

这一小节的内容算是对pyspark入门的一个ending了，全文主要是参考学习了美团Spark性能优化指南的基础篇和高级篇内容，主体脉络和这两篇文章是一样的，只不过是基于自己学习后的理解进...

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Python数据处理心得－－Pandas100秒处理一亿行数据 1. 背景－为啥要用pandas 公司的日常运营数据通过大数据平台（HIVE SQL）通过汇总后，推送给业务部门进行日常分析的数据仍然非常大。从数据量从PB&TB级降到了GB级，一般主要通过Mysql进行存储&聚合分析。日或周的数据，mysql处理还是可以的。到月数据，超过10GB（1亿行），处理起来就开始吃力，数据吞

用python处理亿万级别的数据

yjw_Jone的博客

10-26

3494

https://blog.youkuaiyun.com/chuanda112233/article/details/51707386

震惊! 居然可以用python在短短几秒内处理几十亿数据！

weixin_42608414的博客

06-06

5658

最近一个偶然的机会，我发现了一个可以在短短几秒内处理几十亿数据的python工具包:Vaex, 处于好奇我研究了一下Vaex,下面给大家简单介绍一下Vaex及其基本使用方法。 Vaex是什么 Vaex是用于惰性核心数据框架（类似于Pandas）的python库，用于可视化和探索大型表格数据集。它可以在N维网格上计算统计数据，例如均值，总和，计数，标准差等，最大可达十亿（109109）每秒的对象/行数。可视化使用直方图，密度图和3d体积渲染完成，从而可以交互式探索大数据。Vaex使用内存映射，零内存复制策

python pandas 操作 Excel（多sheet）并保存为多sheet的Excel 自定义库

鲨鱼儿的博客

07-07

1万+

原文：【数据处理】pandas DataFrame 对多个sheet表格的excel 读取、处理、保存

Pandas使用详解：Python数据处理权威指南

5. 数据合并和重塑：Pandas支持多种数据合并操作，如连接（join）、合并（merge）、连接（concat）等，并能灵活地处理数据重塑问题。 6. 数据聚合：Pandas能够进行高效的分组（group by）操作，便于对数据进行分组...