Advertisement

Modin.pandas利用多核CPU提升pandas性能?能否替代pandas?一试便知

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:PDF


简介:
本文探讨了Modin.pandas如何通过利用多核CPU来加速pandas操作,并分析其是否能在性能上超越传统pandas。 答案先给出:modin.pandas 确实能够通过利用多核CPU来加速部分函数的执行,但目前某些功能尚未完全实现优化,有些操作仍然依赖于默认的 pandas 处理方式。 具体来说,以下几项被测试的功能可以得到性能提升: 1. apply 2. groupby 3. read_csv 一、关于 Modin.pandas 的介绍: 在讨论 modin 之前,先简单了解一下 pandas。pandas 是一个用于处理数据的强大 Python 库,在追求高效性方面,默认使用的是 C 语言编写的底层逻辑,而非纯 Python 实现。 尽管如此,由于 Python 自身的特性限制,某些情况下 pandas 在性能上仍有改进空间。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Modin.pandasCPUpandaspandas便
    优质
    本文探讨了Modin.pandas如何通过利用多核CPU来加速pandas操作,并分析其是否能在性能上超越传统pandas。 答案先给出:modin.pandas 确实能够通过利用多核CPU来加速部分函数的执行,但目前某些功能尚未完全实现优化,有些操作仍然依赖于默认的 pandas 处理方式。 具体来说,以下几项被测试的功能可以得到性能提升: 1. apply 2. groupby 3. read_csv 一、关于 Modin.pandas 的介绍: 在讨论 modin 之前,先简单了解一下 pandas。pandas 是一个用于处理数据的强大 Python 库,在追求高效性方面,默认使用的是 C 语言编写的底层逻辑,而非纯 Python 实现。 尽管如此,由于 Python 自身的特性限制,某些情况下 pandas 在性能上仍有改进空间。
  • FPGACPU和GPU?
    优质
    本文探讨了现场可编程门阵列(FPGA)在性能、灵活性及能耗等方面是否能够取代中央处理器(CPU)和图形处理器(GPU),分析其优势与局限。 最近我们读到一篇文章指出FPGA有可能在未来机器人研发领域取代CPU和GPU成为主流芯片。文章通过展示大量表格和实验数据表明,在许多应用场景下,FPGA的性能显著优于CPU,并且预测它可能在将来替代当前由CPU和GPU主导的地位。然而,这一结论是否准确呢?
  • MySQL连接子查询
    优质
    本文探讨了在MySQL数据库中通过使用连接操作来优化包含子查询的SQL语句的方法,以达到提高查询效率的目的。 有时候可以用更有效的连接来替代子查询,这只是一个参考建议,感兴趣的朋友可以了解一下。
  • Pandas 识点.pdf
    优质
    《Pandas核心知识点》是一份全面总结Python数据分析库Pandas关键特性和用法的手册,适合数据科学入门者及进阶用户参考学习。 Python 主要数据分析库pandas知识点总结PDF:包括1. Series 2. DataFrame(查询;数据操作、储存、运算)3. 数据清洗、转换(groupby等)。后续会继续分享pandas思维导图。
  • pandas-multiprocess:具备进程处理Pandas DataFrame功的Python库
    优质
    Pandas-Multiprocess 是一个专为加速Pandas DataFrame操作设计的Python库,通过引入多进程技术显著提高数据处理效率。 熊猫多进程是一个用于处理Pandas DataFrame的Python包,利用了多处理功能。 安装方法: ``` pip install pandas-multiprocess ``` 例子: 导入该库: ```python from pandas_multiprocess import multi_process ``` 定义一个函数来处理Pandas DataFrame中的每一行。这个函数必须将`pandas.Series`作为其第一个位置参数,并返回`pandas.Series`或`pandas.Series`的列表。 此外,可以为该函数定义其他参数,这些参数的值将在调用 `multi_process()` 时传递。这里使用了**args来代表其他的参数。 ```python def func(data_row, **args): # data_row (pd.Series): a row of a panda Dataframe ``` 注意:这个例子中的`data_row`是Pandas DataFrame中的一行,类型为 `pandas.Series`。
  • Matlab
    优质
    本教程深入讲解如何优化和加速MATLAB程序,涵盖变量类型选择、循环优化、向量化操作及使用内置函数等技巧,助您编写高效代码。 Boosting算法的MATLAB代码实现。
  • C++ 高编程:Boost和优化您的
    优质
    本书专注于使用C++及Boost库进行高性能编程的技术与实践,旨在帮助开发者通过高效算法和数据结构来优化其应用程序。 C++ High Performance A Boost and Optimize the Performance of Your C++17 Code 本书或文档旨在帮助你提升C++17代码的性能,通过使用Boost库和其他优化技术来增强你的程序效率。
  • Python pandas详解
    优质
    《Python pandas常用功能详解》是一份全面介绍pandas库中关键特性和操作技巧的手册,适用于数据分析和处理。 本段落主要介绍了Python pandas常用函数的详细内容,觉得还是很有参考价值的。有需要的朋友可以参考一下。
  • CPU的优化与加速工具
    优质
    这款工具专为提高计算机CPU运行效率设计,通过智能算法优化系统资源分配,显著加快程序执行速度,确保电脑高效流畅运作。 提供能够发挥CPU最高性能的优化软件,帮助电脑实现最快运行速度。
  • Pandas系列120题进阶练习
    优质
    本Pandas系列120题进阶练习旨在通过多样化的数据操作挑战,帮助学习者在掌握基础技能后进一步深化对Pandas库的理解与应用。适合希望提高数据分析能力的Python开发者和数据科学爱好者。 pandas系列120道题目进阶练习提升