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原文链接#xff1a;Dask#xff0c;一个超强的 python 库
1 Dask 概览
在数据科学和大数据处理的领域#xff0c;高效处理海量数据一直是一项挑战。
为了应对这一挑战仅用于学术分享侵权删干货满满。
原文链接Dask一个超强的 python 库
1 Dask 概览
在数据科学和大数据处理的领域高效处理海量数据一直是一项挑战。
为了应对这一挑战我们需要强大而灵活的工具。今天我将向大家介绍一款备受瞩目的 Python 库 —— Dask。 Dask 是一款用于并行计算的灵活、开源的库它使得处理大规模数据变得更加容易。
Dask 提供了动态的并行计算工具可以在单机或分布式系统上运行让我们能够处理比内存更大的数据集。
https://github.com/dask/dask
1.1 Dask 的核心概念
Dask 的核心概念之一是分布式。它能够在集群上运行任务通过分布式计算来加速处理。
此外Dask 还支持延迟计算这意味着它只在需要时才会计算结果避免了不必要的计算开销。
1.2 Dask 的优势 可扩展性Dask 可以轻松扩展到集群中的多台机器处理比内存更大的数据集。 灵活性Dask 与众多常用的 Python 数据科学库如 NumPy、Pandas兼容使得迁移现有代码变得更加容易。 动态计算Dask 采用延迟计算只有在需要时才计算结果提高了计算效率。 1.3 安装 Dask
首先让我们来安装 Dask。打开你的终端并输入以下命令
pip install dask
1.4 使用 Dask 处理数据
让我们通过一个简单的例子来演示如何使用 Dask 处理数据。
假设我们有一个大型的CSV文件我们想要计算某一列的平均值。
import dask.dataframe as dd# 读取大型CSV文件
df dd.read_csv(large_dataset.csv)# 计算某一列的平均值
result df[column_name].mean()# 打印结果
print(result.compute())
2 一个具体示例传感器数据处理
案例对比 Pandas 与 Dask 在大规模传感器数据处理上的性能一起来看看吧。
创造一个大规模的传感器数据集包含传感器ID、时间戳、测量值等信息。使用 Pandas 和 Dask 进行数据处理如计算每个传感器的平均测量值。 首先我们生成一个包含传感器ID、时间戳和测量值的大规模传感器数据集。 然后我们使用 Pandas 和 Dask 分别进行数据处理通过对比运行时间来展示 Dask 在大规模数据集上的性能优势。
import numpy as np
import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
from datetime import datetime# 生成大规模传感器数据集
sensor_ids np.random.randint(low1, high101, size10**6)
timestamps pd.date_range(startdatetime(year2022, month1, day1), periods10**6, freqT)
measurements np.random.random(size10**6) * 100df_sensor pd.DataFrame({SensorID: sensor_ids,Timestamp: timestamps,Measurement: measurements
})df_sensor.to_csv(large_sensor_data.csv, indexFalse)# 使用 Pandas 进行数据处理并建立性能基线
def pandas_data_processing():df_pandas pd.read_csv(large_sensor_data.csv)result df_pandas.groupby(SensorID).agg({Measurement: mean})%timeit pandas_data_processing()
输出
2.48 s ± 814 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
可以观察到使用Pandas进行groupby操作需要耗费2.48秒的时间。
现在我们切换到Dask运行相同的groupby查询。
# 使用 Dask 读取大型传感器数据 CSV 文件
ddf_sensor dd.read_csv(large_sensor_data.csv)# 使用 Dask 进行相同的数据处理
def dask_data_processing():result_dask ddf_sensor.groupby(SensorID).agg({Measurement: mean}).compute()%timeit dask_data_processing()
输出
5.48 ms ± 592 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
对于相似的任务Dask的处理速度仅需5.48毫秒这意味着性能有了明显的提升。
对比
在Pandas执行groupby操作时运算时间长达2.48秒。
而通过使用Dask进行相同的groupby查询在相同的操作下Dask仅需5.48毫秒性能得到了显著的改善。
3 Dask 使用示例
Dask 团队贴心的提供了一系列的使用示例
Basic Examples Dask数组 Dask Bags Dask数据框 使用Dask Delayed进行自定义工作负载 自定义工作负载 Dask用于机器学习 在SQL上操作Dask数据框 Xarray与Dask数组 抵御硬件故障
Dataframes 数据框读取和写入数据 数据框按组操作 从Pandas到Dask的注意事项 创建两个进行比较的数据框 Dask数据框 vs Pandas数据框 读取/保存文件 按组聚合 - 自定义聚合 数据框读取混乱数据 制造一些混乱的数据 读取混乱的数据 构建延迟读取器 组装Dask数据框
Machine Learning 块状集成方法 将Scikit-Learn扩展到小数据问题 评分和预测大型数据集 使用PyTorch进行批处理预测 在大型数据集上训练模型 逐步训练大型数据集 文本矢量化管道 使用Dask进行超参数优化 扩展XGBoost 使用投票分类器 使用TPOT自动化机器学习 广义线性模型 奇异值分解
Applications 分析托管在Web上的JSON数据 异步/等待和非阻塞执行 异步计算Web服务器 Dask 尴尬的并行工作负载 处理不断变化的工作流程 图像处理 使用Prefect进行ETL流水线 使用Numba进行模板计算 时间序列预测
总结
Dask 是处理大规模数据的一项重要工具它的灵活性和可扩展性使其在数据科学领域备受欢迎。
通过这篇简要介绍相信你对 Dask 已经有了初步了解。
如果你处理的数据量较大或者希望提高数据处理效率不妨尝试在你的项目中引入 Dask开启大数据处理的新境界。
THE END !
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