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Python数据预处理:使用Dask和Numba并行化加速

如果你善于使用Pandas变换数据、创建特征以及清洗数据等,那么你就能够轻松地使用Dask和Numba并行加速你的工作。单纯从速度上比较,Dask完胜Python,而Numba打败Dask,那么Numba+Dask基本上算是无敌的存在。将数值计算分成Numba sub-function和使用Dask map_partition+apply,而不是使用Pandas。对于100万行数据,使用Pandas方法和混合数值计算创建新特征的速度比使用Numba+Dask方法的速度要慢许多倍。 Python:60.9x | Dask:8.4x | Numba:5.8x |Numba+Dask:1x 作为旧金山大学的一名数据科学硕士,会经常跟数据打交道。使用Apply函数是我用来创建新特征或清理数据的众多技巧之一。现在,我只是一名数据科学家,而不是计

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