探索大数据的利器：Vaex - 高性能Python库

探索大数据的利器：Vaex - 高性能Python库

vaexVaex 是一个高性能的大规模数据分析库，适用于大规模数据集的探索和分析，如天文学、物理学、生物学等领域。* 高效处理大规模数据集；支持数据筛选、聚合、排序等操作；支持 Python 和 Jupyter Notebook。* 特点：高性能；支持多种数据格式；支持 Python 和 Jupyter Notebook。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/va/vaex

Vaex是一个专为大数据设计的高性能Python库，它提供了一种类似Pandas的数据框（DataFrame）实现，但重点在于处理超大规模数据集。利用其强大的功能，即使是面对数十亿行的数据，也能实现每秒计算数以亿计的统计信息，如均值、总和、计数等。此外，Vaex还提供出色的可视化功能，包括直方图、密度图和3D体积渲染，让大数据探索变得更加直观和互动。

安装Vaex

只需一行命令，即可轻松安装Vaex：

pip install vaex

或通过conda：

conda install -c conda-forge vaex

更多详细的安装步骤，请参阅官方文档。

项目亮点

瞬时打开大型数据文件（内存映射）

Vaex支持HDF5和Apache Arrow格式的数据文件，并采用内存映射技术，无需加载整个数据集到内存中，就可以实现对大规模数据集的即时访问。无论是本地文件还是S3上的流式数据，都能轻松处理。

表达式系统

在不消耗额外内存或时间的情况下，Vaex允许您在需要时才进行特征工程。这意味着您可以随时创建和修改表达式，而不需要预先转换数据。

Out-of-Core DataFrame

过滤和计算表达式时，Vaex不会复制原始数据，而是保持其在磁盘上原样不变，仅在必要时进行数据流传输。这样可以延迟您需要集群的时间。

快速分组和聚合

Vaex实现了并行化、高效的groupby操作，特别是在使用类别时，性能尤其出色，能在一秒内处理数十亿行数据。

高效的联接操作

即使是在处理十亿行级别的数据时，Vaex在执行联接操作时也不会复制“右表”，从而节省大量内存，并保持亚秒级的速度。

更多特性

• 远程DataFrame（即将推出）
• Jupyter和Voila集成，用于交互式笔记本和仪表板
• 在没有显式管道的情况下进行机器学习

加入社区

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学习Vaex

以下是一些关于Vaex的精彩文章和教程资源：

• 超越Pandas：Spark、Dask、Vaex和其他大数据技术的较量
• 为什么我爱用Vaex进行数据分析：7大理由
• 用Vaex和Scikit-Learn，在你的笔记本电脑上用20分钟训练一个10亿样本模型
• 如何在笔记本电脑上分析数百GB的数据
• 飞天之旅：利用Vaex分析30多年飞行数据
• Vaex：拥有超级字符串的数据框 - 加速文本处理高达1000倍

同时，Vaex的官方教程和视频演讲也是学习的好帮手。

Vaex是数据科学领域的一款强大工具，无论您是研究人员、工程师还是学生，都能从它的高效性能和易用性中受益。立即尝试Vaex，释放您的数据潜力！

vaexVaex 是一个高性能的大规模数据分析库，适用于大规模数据集的探索和分析，如天文学、物理学、生物学等领域。* 高效处理大规模数据集；支持数据筛选、聚合、排序等操作；支持 Python 和 Jupyter Notebook。* 特点：高性能；支持多种数据格式；支持 Python 和 Jupyter Notebook。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/va/vaex