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- 这种场景,非要强行用内存计算,已经不太合适了。几个方案:1.依然pandas。数据存储依赖于HDF5是没错的,但也只是极度节省了IO时间,计算的话,pandas官方给出了一些可行方案。"Largedata"workflowsusingpandas可用的策略前面基本也已提到,分块的合并、计算,如果需要机器学习,优先选择那些支撑增量学习的算法和类库。参考使用sklearn进行增量学习-CSDN博客2.使用Dask-dask0.15.0+9.g0531266documentation很好的copy了pandas的api,可以用很小的成本过度,你将获得强大的out-core计算能力,内存不再是你的局限,硬盘才是。这货基本上可以当个穷逼版的spark使用(官方文档也这么说的)。3.回归数据库,PostgreSql是高性能计算的好选择。4.怂恿金狮贵宾会登录网址购买云服务,阿里云强行安利么么哒。阿里云机器学习-阿里云海量数据处理自有其方法论和工具链,不要埋怨pandas,这个锅不背。pandas在中等数据量下的综合能力,金狮贵宾会登录网址是指性能+易用api+可扩展性+方案优雅程度,比R领先一个时代。当然,金狮贵宾会登录网址丝毫没有黑R的意思,R在统计学术方面的能力,大概也比python领先了10个stata。工具自有场景。
PythonPandas如何处理百亿行数十列的数据
2019-11-11 20:52:34
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