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不點(diǎn)藍(lán)字，我們哪來(lái)故事？

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許多組織都在嘗試收集和利用盡可能多的數(shù)據(jù)，以改善其經(jīng)營(yíng)方式，增加收入和提升影響力。因此，數(shù)據(jù)科學(xué)家面對(duì)50GB甚至500GB大小的數(shù)據(jù)集情況變得越來(lái)越普遍。

不過(guò)，這類數(shù)據(jù)集使用起來(lái)不太容易。它們足夠小，可以裝入日常筆記本電腦的硬盤驅(qū)動(dòng)器中，但同時(shí)大到無(wú)法裝入RAM，導(dǎo)致它們已經(jīng)很難打開和檢查，更不用說(shuō)探索或分析了。

處理此類數(shù)據(jù)集時(shí)，通常采用3種策略。

第一種是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行二次采樣，但缺點(diǎn)很明顯：你可能因?yàn)楹鲆曄嚓P(guān)部分?jǐn)?shù)據(jù)而錯(cuò)過(guò)關(guān)鍵洞察，甚至更糟的是，這會(huì)誤解了數(shù)據(jù)所闡釋的含義。

第二種策略是使用分布式計(jì)算。在某些情況下這是一種有效的方法，但它需要管理和維護(hù)集群的大量開銷。

又或者，你可以租用一個(gè)強(qiáng)大的云實(shí)例，該實(shí)例具有處理相關(guān)數(shù)據(jù)所需的內(nèi)存。例如，AWS提供具有TB級(jí)RAM的實(shí)例。在這種情況下，你仍然必須管理云數(shù)據(jù)存儲(chǔ)區(qū)，每次實(shí)例啟動(dòng)時(shí)，都需要等待數(shù)據(jù)從存儲(chǔ)空間傳輸?shù)綄?shí)例，同時(shí)，還要考慮將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云上的合規(guī)性問(wèn)題，以及在遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)上工作帶來(lái)的不便。更不別說(shuō)成本，盡管一開始成本很低，但后續(xù)往往會(huì)增加。

Vaex是解決這個(gè)問(wèn)題的新方法。它是一種幾乎可以對(duì)任意大小的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)研究的更快、更安全、更方便的方法，只要數(shù)據(jù)集可以安裝在你的筆記本電腦，臺(tái)式機(jī)或服務(wù)器硬盤上。

# 什么是Vaex？

Vaex 是一個(gè)開源的 DataFrame 庫(kù)（類似于Pandas），對(duì)和你硬盤空間一樣大小的表格數(shù)據(jù)集，它可以有效進(jìn)行可視化、探索、分析甚至進(jìn)行實(shí)踐機(jī)器學(xué)習(xí)。

它可以在N維網(wǎng)格上計(jì)算每秒超過(guò)十億（10^9）個(gè)對(duì)象/行的統(tǒng)計(jì)信息，例如均值、總和、計(jì)數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等?。使用直方圖、密度圖和三維體繪制完成可視化，從而可以交互式探索大數(shù)據(jù)。Vaex使用內(nèi)存映射、零內(nèi)存復(fù)制策略獲得最佳性能（不浪費(fèi)內(nèi)存）。

為實(shí)現(xiàn)這些功能，Vaex 采用內(nèi)存映射、高效的核外算法和延遲計(jì)算等概念。所有這些都封裝為類 Pandas 的 API，因此，任何人都能快速上手。

# 十億級(jí)計(jì)程車的數(shù)據(jù)分析

為了說(shuō)明這一概念，讓我們對(duì)一個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行簡(jiǎn)單的探索性數(shù)據(jù)分析，該數(shù)據(jù)集并不適合典型筆記本電腦的RAM。

本文中將使用紐約市（NYC）出租車數(shù)據(jù)集，其中包含標(biāo)志性的黃色出租車在2009年至2015年之間進(jìn)行的超過(guò)10億次出行的信息。數(shù)據(jù)可以從網(wǎng)站（https://www1.nyc.gov/site/tlc/about/tlc-trip-record-data.page）下載，并且為CSV格式。完整的分析可以在此Jupyter筆記本中單獨(dú)查看（https://nbviewer.jupyter.org/github/vaexio/vaex-examples/blob/master/medium-nyc-taxi-data-eda/vaex-taxi-article.ipynb）。

# 為什么要選擇vaex？

性能：處理海量表格數(shù)據(jù)，每秒處理超過(guò)十億行
虛擬列：動(dòng)態(tài)計(jì)算，不浪費(fèi)內(nèi)存
高效的內(nèi)存在執(zhí)行過(guò)濾/選擇/子集時(shí)沒(méi)有內(nèi)存副本。
可視化：直接支持，單線通常就足夠了。
用戶友好的API：只需處理一個(gè)數(shù)據(jù)集對(duì)象，制表符補(bǔ)全和docstring可以幫助你：ds.mean，類似于Pandas。
精益：分成多個(gè)包
Jupyter集成：vaex-jupyter將在Jupyter筆記本和Jupyter實(shí)驗(yàn)室中提供交互式可視化和選擇。

第一步是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為內(nèi)存可映射文件格式，例如Apache Arrow，Apache Parquet或HDF5。在此處也可以找到如何將CSV數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為HDF5的示例。數(shù)據(jù)變?yōu)閮?nèi)存可映射格式后，即使在磁盤上的大小超過(guò)100GB，也可以使用Vaex即時(shí)打開（只需0.052秒?。?/span>

為什么這么快？當(dāng)使用Vaex打開內(nèi)存映射文件時(shí)，實(shí)際上沒(méi)有進(jìn)行任何數(shù)據(jù)讀取。Vaex僅讀取文件的元數(shù)據(jù)，例如磁盤上數(shù)據(jù)的位置，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（行數(shù)、列數(shù)、列名和類型），文件說(shuō)明等。那么，如果我們要檢查數(shù)據(jù)或與數(shù)據(jù)交互怎么辦？打開數(shù)據(jù)集會(huì)生成一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的DataFrame并對(duì)其進(jìn)行快速檢查：

注意，單元執(zhí)行時(shí)間太短了。這是因?yàn)轱@示Vaex DataFrame或列僅需要從磁盤讀取前后5行數(shù)據(jù)。這將我們引向另一個(gè)重點(diǎn)：Vaex只會(huì)在需要時(shí)遍歷整個(gè)數(shù)據(jù)集，并且會(huì)嘗試通過(guò)盡可能少的數(shù)據(jù)傳遞來(lái)做到這一點(diǎn)。

無(wú)論如何，讓我們從極端異常值或錯(cuò)誤數(shù)據(jù)輸入值開始清除此數(shù)據(jù)集。一個(gè)很好的方法是使用describe方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行高級(jí)概述，其中顯示了樣本數(shù)、缺失值數(shù)和每一列的數(shù)據(jù)類型。如果列的數(shù)據(jù)類型為數(shù)字，則還將顯示平均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差以及最小值和最大值。所有這些統(tǒng)計(jì)信息都是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的一次傳遞來(lái)計(jì)算的。

使用describe方法獲得 DataFrame 的高級(jí)概覽，注意這個(gè) DataFrame 包含 18 列數(shù)據(jù)，不過(guò)截圖只展示了前 7 列。

該describe方法很好地體現(xiàn)了Vaex的功能和效率：所有這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)都是在我的MacBook Pro（2018款15英寸，2.6GHz Intel Core i7，32GB RAM）上用不到3分鐘的時(shí)間計(jì)算出來(lái)的。其他庫(kù)或方法都需要分布式計(jì)算或擁有超過(guò)100GB的云實(shí)例來(lái)執(zhí)行相同的計(jì)算。而使用Vaex，你所需要的只是數(shù)據(jù)，以及只有幾GB RAM的筆記本電腦。

查看describe的輸出，很容易注意到數(shù)據(jù)包含一些嚴(yán)重的異常值。

首先開始檢查上車地點(diǎn)。消除異常值的最簡(jiǎn)單方法是簡(jiǎn)單地繪制上下車地點(diǎn)的位置，并直觀地定義我們要集中分析的NYC區(qū)域。由于我們正在使用如此大的數(shù)據(jù)集，因此直方圖是最有效的可視化效果。使用Vaex創(chuàng)建和顯示直方圖和熱力圖的速度很快，而且圖表可以交互！

一旦我們通過(guò)交互決定要關(guān)注的NYC區(qū)域，就可以簡(jiǎn)單地創(chuàng)建一個(gè)篩選后的DataFrame：?

關(guān)于上面的代碼，最酷的事情是它需要執(zhí)行的內(nèi)存量可以忽略不計(jì)！在篩選Vaex DataFrame時(shí)不會(huì)復(fù)制數(shù)據(jù)，而是僅創(chuàng)建對(duì)原始對(duì)象的引用，在該引用上應(yīng)用二進(jìn)制掩碼。用掩碼選擇要顯示的行，并將其用于將來(lái)的計(jì)算。這將為我們節(jié)省100GB的RAM，而像今天許多標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)科學(xué)工具卻要復(fù)制數(shù)據(jù)。

現(xiàn)在，檢查一下該passenger_count列。單次出租車行程記錄的最大乘客數(shù)為255，這似乎有些夸張。計(jì)算每次行程的乘客人數(shù)，使用以下value_counts方法很容易做到這一點(diǎn)：

在 10 億行數(shù)據(jù)上使用 value_counts 方法只需要 20 秒

從上圖可以看出，載客超過(guò)6人的行程可能是罕見的異常值，或者僅僅是錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)輸入，還有大量的0位乘客的行程。由于目前我們尚不了解這些行程是否合法，因此我們也將其過(guò)濾掉。??

讓我們對(duì)行程距離進(jìn)行類似的練習(xí)。由于這是一個(gè)連續(xù)變量，因此我們可以繪制行程距離的分布圖。讓我們繪制一個(gè)更合理范圍的直方圖。

紐約出租車數(shù)據(jù)行程距離直方圖

從上圖可以看出，出行次數(shù)隨著距離的增加而減少。在距離約100英里處，分布有明顯下降。目前，我們將以此為起點(diǎn)，根據(jù)行程距離消除極端離群值：

出行距離一列中存在極端異常值，這也是研究出行時(shí)間和出租車平均速度的動(dòng)機(jī)。這些功能在數(shù)據(jù)集中尚不可用，但計(jì)算起來(lái)很簡(jiǎn)單：

上面的代碼塊無(wú)需內(nèi)存，無(wú)需花費(fèi)時(shí)間即可執(zhí)行！這是因?yàn)榇a只會(huì)創(chuàng)建虛擬列。這些列僅包含數(shù)學(xué)表達(dá)式，并且僅在需要時(shí)才進(jìn)行評(píng)估。此外，虛擬列的行為與任何其他常規(guī)列都相同。注意，其他標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)將需要10 GB的RAM才能進(jìn)行相同的操作。

好了，讓我們來(lái)繪制行程耗費(fèi)時(shí)間的分布：

紐約超過(guò) 10 億次出租車行程耗費(fèi)時(shí)間的直方圖

從上面的圖中可以看出，盡管有一些行程可能需要花費(fèi)4至5個(gè)小時(shí)，但95％的出租車花費(fèi)不到30分鐘即可到達(dá)目的地。你能想象在紐約市被困出租車中超過(guò)3個(gè)小時(shí)嗎？無(wú)論如何，我們要保持開放的態(tài)度，并考慮所有花費(fèi)時(shí)間少于3小時(shí)的行程：

現(xiàn)在，讓我們研究出租車的平均速度，同時(shí)選擇一個(gè)合理的數(shù)據(jù)范圍：

出租車平均速度分布

根據(jù)分布趨平的位置，我們可以推斷出在每小時(shí)1到60英里之間合理的平均滑行速度，因此可以更新篩選后的DataFrame：

將重點(diǎn)轉(zhuǎn)移到出租車費(fèi)用上。從describe方法的輸出中，我們可以看到在fare_amount，total_amount和tip_amount列中有一些瘋狂的異常值。對(duì)于初學(xué)者，任何這些列中的任何值都不應(yīng)為負(fù)。同時(shí)數(shù)字表明，一些幸運(yùn)的司機(jī)僅憑開一次出租車便幾乎成為了百萬(wàn)富翁。讓我們看一下在相對(duì)合理的范圍內(nèi)這些數(shù)量的分布：

紐約超過(guò) 10 億次出租車行程的車費(fèi)、總額和小費(fèi)的分布。在筆記本上繪制這些圖表只用了 31 秒！

我們看到上述所有三個(gè)分布都有相當(dāng)長(zhǎng)的尾部。尾部的某些值可能是合法的，而其他值可能是錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)輸入。無(wú)論如何，讓我們先保守下，只考慮fare_amount，total_amount和tip_amount少于$200的行程。我們還要求fare_amount，total_amount值大于$0。