本篇介绍 8 个能够代替pandas的库，在减速技巧之上，再次关上速度瓶颈，大大晋升数据处理的效率。

  1. Dask
    Dask在大于内存的数据集上提供多核和分布式并行执行。
    在Dask中，一个DataFrame是一个大型且并行的DataFrame，由许多较小的 pandas DataFrames组成，沿索引拆分。

这些 pandas DataFrames 能够存在于单个机器上的磁盘中计算远超于内存的计算，或者存在集群中的很多不同机器上实现。一个 Dask DataFrame 操作会触发所有 Pandas DataFrames 的操作。

Dask-ML反对pandas、Numpy、Sklearn、XGBoost、XArray、RAPIDS等等，对于罕用的数据处理、建模剖析是齐全够用的。

# 装置daskpip install dask# 导入dask dataframeimport dask.dataframe as dd
  1. Modin
    Modin是一个多过程的Dataframe库，能够减速Pandas的工作流程。多过程意味着，如果在多核的计算机上查问速度就会成倍的晋升。

Modin具备与pandas雷同的API，应用上只需在import导入时批改一下，其余操作截然不同。

# 导入 modin pandasimport modin.pandas as pd
  1. Data Table
    Datatable是一个用于解决表格数据的 Python 库。

与pandas的应用上很相似，但更侧重于速度和大数据的反对。在单节点的机器上，无论是读取数据，还是数据转换等操作，速度均远胜于pandas。

如果不是分布式而是单节点解决数据，遇到内存不够或者速度慢，也无妨试试这个库。

  1. Polars
    Polars是应用 Apache Arrow Columnar Format 作为内存模型在 Rust 中实现的速度极快的 DataFrames 库。
# 装置 polarspip install polars# 导入 polarsimport polars as pl
  1. Vaex
    Vaex 也是一个开源的 DataFrame，它采纳内存映射、高效的核外算法和提早计算等技术。

对于大数据集而言，只有磁盘空间能够装下数据集，应用Vaex就能够对其进行剖析，解决内存不足的问题。

它的各种性能函数也都封装为类 Pandas 的 API，简直没有学习老本。

  1. Pyspark
    Pyspark 是 Apache Spark 的 Python API，通过分布式计算解决大型数据集。
# 装置pip install pyspark# 导入from pyspark.sql import SparkSession, functions as fspark = SparkSession.builder.appName("SimpleApp").getOrCreate()df = spark.read.option('header', True).csv('../input/yellow-new-yo

因为spark在速度上较hadoop更有劣势，当初很多企业的大数据架构都会抉择应用spark。

  1. Koalas
    Koalas 是在 Apache Spark 之上实现 的pandas DataFrame API，让数据分析更高效。

因为 Koalas 是在 Apache Spark 之上运行的，因而还必须装置 Spark。

# 装置pip install pysparkpip install koalas# 导入import databricks.koalas as ksfrom pyspark.sql import SparkSession
  1. cuDF
    cuDF 是一个 Python GPU DataFrame 库，基于 Apache Arrow 列式内存格局构建，用于数据操作。

cuDF 提供类 pandas 的 API，因而数据分析师也是无需理解 CUDA 编程细节的。

import cudf, io, requestsfrom io import StringIOurl = "https://github.com/plotly/datasets/raw/master/tips.csv"content = requests.get(url).content.decode('utf-8')tips_df = cudf.read_csv(StringIO(content))tips_df['tip_percentage'] = tips_df['tip'] / tips_df['total_bill'] * 100print(tips_df.groupby('size').tip_percentage.mean())

本篇介绍的 8 个Python库原理不同，应用环境也有差别，大家能够依据本人的需要进行尝试。

但这些库基本上都提供了类pandas的API，因而在应用上没有什么学习老本，只有配置好环境就能够上手操作了。

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