Vaex

最新推荐文章于 2025-11-20 04:19:52 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-20 04:19:52 发布 · 2.4k 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

Vaex是一款开源的DataFrame库，能高效处理大型数据集，提供可视化、数据分析及机器学习功能。它能在一秒内计算十亿级数据的统计信息，采用内存映射和延迟计算优化性能，提供类似Pandas的API。

一种更快、更安全、总体上更方便的方法，可以使用几乎任意大小的数据进行数据研究分析，只要它能够适用于笔记本电脑、台式机或服务器的硬盘驱动器。

Vaex
Vaex是一个开源的DataFrame库，它可以对表格数据集进行可视化、探索、分析，甚至机器学习，这些数据集和你的硬盘驱动器一样大。它可以在一个n维网格上每秒计算超过10亿（10^9）个对象的平均值、和、计数、标准差等统计信息。可视化使用直方图、使用直方图、密度图和3D立体渲染进行可视化。为此，Vaex采用了内存映射、高效的外核算法和延迟计算等概念来获得最佳性能（不浪费内存）。所有这些都封装在一个类似Pandas的API中

aenjon
关注
Python missingno和Vaex库：高性能的大数据分析
曼陀罗的博客
07-30 1146
Python的missingno库提供了一种便捷且直观的方式来可视化数据缺失情况，从而帮助我们更好地理解和处理缺失值。它提供了多种图表类型，如矩阵图、条形图、热力图和树状图，帮助直观地展示数据集中缺失值的分布和模式。通过使用missingno库，数据科学家和分析师能够更轻松地识别和处理缺失数据，提高数据处理和分析的效率。它采用惰性计算和内存映射技术，允许在常规内存（RAM）中处理远超内存容量的数据。Vaex支持高效的过滤、聚合、分组和可视化操作，是进行大数据分析的理想选择。
精选资源
vaex-examples:使用vaex的示例
05-04
Vaex是一个高效的Python库，主要用于大数据的探索和分析。它设计的目标是处理超过内存大小的数据集，通过懒惰计算和并行化操作实现快速可视化和统计。在这个名为"vaex-examples"的压缩包中，我们可以找到一系列使用...
Vaex——一个开源的DataFrame库，它可以对表格数据集进行可视化、探索、分析，甚至机器学习
12-14
**Vaex是一个开源的DataFrame库**，它可以对表格数据集进行**可视化、探索、分析，甚至机器学习**，这些数据集和你的硬盘驱动器一样大。**它可以在一个n维网格上每秒计算超过10亿（10^9）个对象的平均值、和、计数、标准差等统计信息**。可视化使用直方图、使用直方图、密度图和3D立体渲染进行可视化。为此，**Vaex采用了内存映射、高效的外核算法和延迟计算等概念来获得最佳性能（不浪费内存）**。 本文是上述介绍的.md笔记档，为一个刚好超出RAM范围（如50GB甚至500GB的数据集）的数据集做分析，又不能破费成本的设置一个集群， Vaex作为一个开源的DataFrame库，带来了解决方案！例子是使用纽约市出租车的数据集。
vaex：适用于Python，ML的核心数据框，以每秒十亿行的速度可视化和探索大型表格数据:rocket:
02-02
什么是Vaex？ Vaex是一个高性能Python库，用于懒惰的Out-of-Core DataFrame （类似于Pandas），以可视化和探索大型表格数据集。 它可以在N维网格上以每秒超过十亿（ 10^9 ）的样本/行计算统计数据，例如平均值，总和，计数，标准差等。 可视化使用直方图，密度图和3d体积渲染完成，从而允许交互式探索大数据。 Vaex使用内存映射，零内存复制策略和惰性计算来获得最佳性能（不浪费内存）。 正在安装 随着点： $ pip install vaex 或conda： $ conda install -c conda-forge vaex 主要特点 即时打开大量数据文件（内存映射） 支持和 。 从CSV文件，Pandas DataFrames或其他来源。 支持结合内存映射的S3惰性流。 表达系统 不要通过功能设计浪费内存或时间，我们（懒惰）在需要时转换您的数据。 核外数据框 过滤和评估表达式不会因复制而浪费内存； 数据在磁盘上保持不变，仅在需要时才进行流传输。 在需要群集之前延迟时间。 快速分组/聚合 Vaex实施并行的高性能groupby操作，尤其是
Vaex并行编程模型：揭秘10亿级数据分析背后的高性能引擎
最新发布
gitblog_01138的博客
11-20 992
Vaex是一个高性能的Python数据分析库，专门用于处理大规模数据集的探索和分析。在数据科学领域，Vaex的并行编程模型是其能够高效处理10亿级数据行的核心秘密武器🔍。本文将深入解析Vaex如何通过智能的并行计算架构，让数据分析工作变得快速而轻松。 ## Vaex并行架构概述 Vaex采用**多线程并行计算**模式，通过[pacakges/vaex-core/vaex/paralleliz
爱了爱了！0.052 秒打开 100GB 数据，这个Python开源库火爆了！
Oner.wv的专栏
11-18 329
编译|AI科技大本营（ID:rgznai100）许多组织都在尝试收集和利用尽可能多的数据，以改善其经营方式，增加收入和提升影响力。因此，数据科学家面对50GB甚至500GB大小的数据...
【Vuex】Vuex官方文档
weixin_44100002的博客
10-09 1977
Vuex官方文档
PyPI 官网下载 | vaex-4.0.0a5.tar.gz
01-30
**PyPI 官网下载 | vaex-4.0.0a5.tar.gz** `vaex` 是一个高性能、开源的Python库，主要用于大数据集的探索、分析和可视化。它设计的目标是处理超过内存大小的数据集，通过在磁盘上进行计算，避免将所有数据加载到...
Python库 | vaex-arrow-0.3.2.tar.gz
03-11
《Python库Vaex-Arrow详解》 在Python编程领域，高效的处理大数据是不可或缺的一部分，而Vaex和Arrow这两款库则为此提供了强大的工具。本文将深入探讨它们的结合——`vaex-arrow-0.3.2`，一个用于高效大数据分析的...
Python库 | vaex-hdf5-0.9.0.tar.gz
03-11
Python库vaex-hdf5是Python编程环境中的一个扩展库，专门用于高效处理HDF5文件格式的数据。HDF5（Hierarchical Data Format）是一种用于存储和组织大量数据的文件格式，广泛应用于科学计算和数据分析领域。vaex-hdf5...
PyPI 官网下载 | vaex_core-4.0.0a8-cp37-cp37m-macosx_10_9_x86_64.whl
02-07
标题中的"PyPI 官网下载 | vaex_core-4.0.0a8-cp37-cp37m-macosx_10_9_x86_64.whl"表明这是一个从Python的官方软件包索引（Python Package Index, PyPI）上获取的vaex_core库的特定版本。vaex_core是Python生态系统...
Python库 | vaex_core-4.4.0-cp39-cp39-macosx_10_9_x86_64.whl
05-11
资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：vaex_core-4.4.0-cp39-cp39-macosx_10_9_x86_64.whl 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.youkuaiyun.com/article/details/101784059
Python库 | vaex-4.0.0a10-py3-none-any.whl
05-11
资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：vaex-4.0.0a10-py3-none-any.whl 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.youkuaiyun.com/article/details/101784059
Vuex的官方文档笔记
weixin_42349568的博客
09-30 444
一，它是什么？（三句话） 1，Vuex 是一个专为 Vue.js 应用程序开发的状态管理模式。 针对这一点，因为vue开发的大多是具备许多组件构成的项目，所以在vue项目 中，vuex有大量使用的场景需求。 2，它采用集中式存储管理应用的所有组件的状态 传统的组件间传值，需要具备父子关系，利用属性绑定父传子，事件绑定子传父，利用事件Bus传递兄弟组件间的数据。当组件一多，业务逻辑一复杂，就会显得非常呆板混乱： 在没有使用vuex的时候，两个不相干组件间的数据传递会牵扯到整个链条上的所有组件，非常麻烦。而引
Vaex，一个超酷的 Python 库！
涛哥聊Python
01-24 1325
Python Vaex是一个针对大规模数据集的Python库，旨在提供高性能的数据分析和处理功能。它的设计灵感来自于Pandas，但专注于处理大型数据集，同时减少内存占用。Vaex的核心思想是延迟计算和内存映射，这意味着它可以处理比内存大得多的数据，而无需将整个数据集加载到内存中。Vaex支持许多常见的数据操作，包括筛选、切片、聚合、合并、分组和绘图等。它还可以与NumPy、Pandas和Dask等其他Python库无缝集成，能够利用不同库的优势来处理数据。可以使用Vaex的expr()
python 计算gdp_Vaex：秒开大数据、比pandas更快更好的Python库
weixin_42523985的博客
12-01 546
1 说明：=====1.1 Vaex：一种具有超级字符串功能的DataFrame Python库。1.2 一种更快、更安全、更方便的方法，可以使用几乎任意大小的数据进行数据研究分析，适合大数据，比如秒开100G。1.3 与Pandas(Python生态系统中最受欢迎的DataFrame库)相比，四核笔记本电脑上的字符串操作速度提高了约30-100倍，而32核设备上的字符串操作速度提高了1000倍。...
Vuex 文档笔记
一期一会的博客
05-13 465
Vuex是专为vue应用程序开发的状态管理模式。 Vuex可以帮助开发者管理应用程序的共享状态。 每个Vuex应用的核心是store(仓库)。这个store是一个容器，包含着应用中大部分状态。 Vuex的状态存储是响应式的。当vue组件从store中读取状态时，若store中的状态发生变化，那么相应的组件也会高效的更新。 开发者不能直接更改store中的状态，只能通过显式的提交mutation来...
Python Vaex库：高性能的大数据分析
GitHub_miao的博客
07-13 1505
更多Python学习内容：ipengtao.com在大数据分析领域，处理和分析海量数据需要高效的工具。Python的Vaex库是一款专为大数据设计的高性能数据分析库，能够在不牺牲性能的前提下处理超大规模的数据集。本文将详细介绍Vaex库的功能、安装与配置、基本和高级用法，以及如何在实际项目中应用它。Vaex库简介Vaex是一个开源的Python库，专门用于处理和分析大规模数据集。它采用惰性计算和内...
vaex拆分列
06-06
### 如何在Vaex中拆分列 Vaex 是一个用于处理大规模数据的高效库，能够快速执行各种数据操作。虽然 Vaex 的功能与 Pandas 类似，但它更适合处理 TB 级别的数据集[^3]。对于列的拆分操作，Vaex 提供了灵活的方法来实现这一需求。 以下是一个使用 Vaex 拆分列的示例代码： ```python import vaex # 创建一个示例 DataFrame df = vaex.from_arrays(name=['John Doe', 'Jane Smith', 'Alice Johnson']) # 使用字符串方法 split 来拆分列 df['first_name'] = df.name.str.split(' ').map(lambda x: x[0]) df['last_name'] = df.name.str.split(' ').map(lambda x: x[1] if len(x) > 1 else '') # 查看结果 print(df) ``` 在这个例子中，`str.split(' ')` 方法被用来按照空格拆分字符串列 `name`。通过 `map` 函数，可以分别提取出名字和姓氏，并将它们存储为新的列 `first_name` 和 `last_name`[^1]。 如果需要对更复杂的字符串进行拆分（例如包含多个分隔符或不规则格式），可以结合正则表达式来增强灵活性。例如： ```python # 假设数据中包含多种分隔符 df = vaex.from_arrays(info=['Name:John-Age:25', 'Name:Jane-Age:30', 'Name:Alice-Age:22']) # 使用正则表达式提取信息 df['name'] = df.info.str.extract(r'Name:([A-Za-z]+)') df['age'] = df.info.str.extract(r'Age:([0-9]+)').astype(int) # 查看结果 print(df) ``` 在这个例子中，`str.extract` 方法结合正则表达式从字符串列 `info` 中提取出名字和年龄，并将它们转换为新的列 `name` 和 `age`[^4]。 ### 注意事项 - 在使用 `str.split` 或 `str.extract` 时，确保原始列中的数据格式一致，否则可能会导致错误或意外结果。 - 如果数据量较大，Vaex 的性能优势会更加明显，因为它不需要将所有数据加载到内存中。
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值