tgoop.com »
United States »
Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение »
Telegram web »
Post 6160
💡 Vaex — быстрая альтернатива Pandas для работы с большими данными
Vaex — это библиотека DataFrame, специально созданная для работы с огромными наборами данных (миллионы или даже миллиарды строк) без перегрузки памяти и падения производительности.
Импорт:
Фильтрация данных:
Вычисление среднего значения:
Группировка данных:
Ссылка на библиотеку: https://clc.to/f2i7yg
Vaex — это библиотека DataFrame, специально созданная для работы с огромными наборами данных (миллионы или даже миллиарды строк) без перегрузки памяти и падения производительности.
Импорт:
import vaex
df = vaex.open("big_data.csv")
print(df.shape)
Фильтрация данных:
filtered_df = df[df.age > 30]
Вычисление среднего значения:
mean_salary = df.salary.mean()
print(mean_salary)
Группировка данных:
df.groupby("job_title", agg=vaex.agg.mean("salary"))
Ссылка на библиотеку: https://clc.to/f2i7yg
🔥6❤3👍2🥱2
tgoop.com/dsproglib/6160
Create:
Last Update:
Last Update:
💡 Vaex — быстрая альтернатива Pandas для работы с большими данными
Vaex — это библиотека DataFrame, специально созданная для работы с огромными наборами данных (миллионы или даже миллиарды строк) без перегрузки памяти и падения производительности.
Импорт:
Фильтрация данных:
Вычисление среднего значения:
Группировка данных:
Ссылка на библиотеку: https://clc.to/f2i7yg
Vaex — это библиотека DataFrame, специально созданная для работы с огромными наборами данных (миллионы или даже миллиарды строк) без перегрузки памяти и падения производительности.
Импорт:
import vaex
df = vaex.open("big_data.csv")
print(df.shape)
Фильтрация данных:
filtered_df = df[df.age > 30]
Вычисление среднего значения:
mean_salary = df.salary.mean()
print(mean_salary)
Группировка данных:
df.groupby("job_title", agg=vaex.agg.mean("salary"))
Ссылка на библиотеку: https://clc.to/f2i7yg
BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение


Share with your friend now:
tgoop.com/dsproglib/6160