之前介紹過(guò)不少關(guān)于pandas性能加速的技巧，但這些技巧再厲害，整體運(yùn)行速度方面也會(huì)遇到瓶頸。

本篇介紹 8 個(gè)可以替代pandas的庫(kù)，在加速技巧之上，再次打開(kāi)速度瓶頸，大大提升數(shù)據(jù)處理的效率。

1. Dask

Dask在大于內(nèi)存的數(shù)據(jù)集上提供多核和分布式并行執(zhí)行。

在Dask中，一個(gè)DataFrame是一個(gè)大型且并行的DataFrame，由許多較小的 pandas DataFrames組成，沿索引拆分。

這些 pandas DataFrames 可以存在于單個(gè)機(jī)器上的磁盤(pán)中計(jì)算遠(yuǎn)超于內(nèi)存的計(jì)算，或者存在集群中的很多不同機(jī)器上完成。一個(gè) Dask DataFrame 操作會(huì)觸發(fā)所有 Pandas DataFrames 的操作。

Dask-ML支持pandas、Numpy、Sklearn、XGBoost、XArray、RAPIDS等等，對(duì)于常用的數(shù)據(jù)處理、建模分析是完全夠用的。

# 安裝dask
pip install dask
# 導(dǎo)入dask dataframe
import dask.dataframe as dd

原理、使用可參考這篇：安利一個(gè)Python大數(shù)據(jù)分析神器Dask！

2. Modin

Modin是一個(gè)多進(jìn)程的Dataframe庫(kù)，可以加速Pandas的工作流程。多進(jìn)程意味著，如果在多核的計(jì)算機(jī)上查詢(xún)速度就會(huì)成倍的提升。

Modin具有與pandas相同的API，使用上只需在import導(dǎo)入時(shí)修改一下，其余操作一模一樣。

# 導(dǎo)入 modin pandas
import modin.pandas as pd

原理、安裝、使用可參考這篇：pandas慢怎么辦？來(lái)試試Modin

3. Data Table

Datatable是一個(gè)用于處理表格數(shù)據(jù)的 Python 庫(kù)。

與pandas的使用上很類(lèi)似，但更側(cè)重于速度和大數(shù)據(jù)的支持。在單節(jié)點(diǎn)的機(jī)器上，無(wú)論是讀取數(shù)據(jù)，還是數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等操作，速度均遠(yuǎn)勝于pandas。

如果不是分布式而是單節(jié)點(diǎn)處理數(shù)據(jù)，遇到內(nèi)存不夠或者速度慢，也不妨試試這個(gè)庫(kù)。

使用文檔：https://datatable.readthedocs.io/en/latest/start/quick-start.html

4. Polars

Polars是使用 Apache Arrow Columnar Format 作為內(nèi)存模型在 Rust 中實(shí)現(xiàn)的速度極快的 DataFrames 庫(kù)。

# 安裝 polars
pip install polars
# 導(dǎo)入 polars
import polars as pl

使用文檔：https://pola-rs.github.io/polars-book/user-guide/index.html

5. Vaex

Vaex 也是一個(gè)開(kāi)源的 DataFrame，它采用內(nèi)存映射、高效的核外算法和延遲計(jì)算等技術(shù)。

對(duì)于大數(shù)據(jù)集而言，只要磁盤(pán)空間可以裝下數(shù)據(jù)集，使用Vaex就可以對(duì)其進(jìn)行分析，解決內(nèi)存不足的問(wèn)題。

它的各種功能函數(shù)也都封裝為類(lèi) Pandas 的 API，幾乎沒(méi)有學(xué)習(xí)成本。

可參考這篇文章：0.052 秒打開(kāi) 100GB 數(shù)據(jù)，這個(gè)Python開(kāi)源庫(kù)火爆了！

6. Pyspark

Pyspark 是 Apache Spark 的 Python API，通過(guò)分布式計(jì)算處理大型數(shù)據(jù)集。

# 安裝
pip install pyspark
# 導(dǎo)入
from pyspark.sql import SparkSession, functions as f
spark = SparkSession.builder.appName("SimpleApp").getOrCreate()
df = spark.read.option('header', True).csv('../input/yellow-new-yo

由于spark在速度上較hadoop更有優(yōu)勢(shì)，現(xiàn)在很多企業(yè)的大數(shù)據(jù)架構(gòu)都會(huì)選擇使用spark。

7. Koalas

Koalas 是在 Apache Spark 之上實(shí)現(xiàn) 的pandas DataFrame API，讓數(shù)據(jù)分析更高效。

由于 Koalas 是在 Apache Spark 之上運(yùn)行的，因此還必須安裝 Spark。

# 安裝
pip install pyspark
pip install koalas
# 導(dǎo)入
import databricks.koalas as ks
from pyspark.sql import SparkSession

使用文檔：https://koalas.readthedocs.io/en/latest/index.html

8. cuDF

cuDF 是一個(gè) Python GPU DataFrame 庫(kù)，基于 Apache Arrow 列式內(nèi)存格式構(gòu)建，用于數(shù)據(jù)操作。

cuDF 提供類(lèi) pandas 的 API，因此數(shù)據(jù)分析師也是無(wú)需了解 CUDA 編程細(xì)節(jié)的。

import cudf, io, requests
from io import StringIO

url = "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'] * 100

print(tips_df.groupby('size').tip_percentage.mean())

使用文檔：https://github.com/rapidsai/cudf

本篇介紹的 8 個(gè)Python庫(kù)原理不同，使用環(huán)境也有差異，大家可以根據(jù)自己的需求進(jìn)行嘗試。

但這些庫(kù)基本上都提供了類(lèi)pandas的API，因此在使用上沒(méi)有什么學(xué)習(xí)成本，只要配置好環(huán)境就可以上手操作了。

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牛逼！Python常用數(shù)據(jù)類(lèi)型的基本操作（長(zhǎng)文系列第①篇）
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