数据分析|??Python【Vaex】保姆式教程?? pycharm|pandas|python

一、Vaex介绍 Vaex是一种更快、更安全、总体上更方便的方法，可以使用几乎任意大小的数据进行数据研究分析，只要它能够适用于笔记本电脑、台式机或服务器的硬盘驱动器。
Vaex是一个开源的DataFrame库，它可以对表格数据集进行可视化、探索、分析，甚至机器学习，这些数据集和你的硬盘驱动器一样大。它可以在一个n维网格上每秒计算超过10亿（10^9）个对象的平均值、和、计数、标准差等统计信息。可视化使用直方图、使用直方图、密度图和3D立体渲染进行可视化。为此，Vaex采用了内存映射、高效的外核算法和延迟计算等概念来获得最佳性能（不浪费内存）。所有这些都封装在一个类似Pandas的API中
二、Vaex的安装

pip install vaex

三、Vaex的安的使用 1、首先将csv文件转换成hdf5文件

文章图片

# 注意：csv转换成hdf5时column的名称不能含有中文 -- #names –如果为True，则第一行用于列名，否则提供带有名称的字符串列表 #skip_lines –跳过文件开头的行 #skip_after –跳过文件末尾的行 ds = vx.from_ascii("table.asc") ds = vx.from_ascii("table.csv", seperator=",", names=["x", "y", "z"]) -- #filename_or_buffer（str）– CSV文件路径或类似文件的路径 #copy_index（bool）–通过pandas读取源时的复制索引 #str convert（bool）–将文件转换为hdf5文件以进行优化，也可以是路径。CSV文件将分块读取：使用提供的chunk_size参数或默认大小读取。每个块将保存为一个单独的hdf5文件，然后将它们全部合并为一个hdf5文件。因此，对于大CSV文件，您至少需要磁盘上额外空间的两倍。用于转换的默认chunk_size为500万行，相当于纽约出租车数据集示例中大约1Gb的内存。 #kwargs –额外的关键字参数，当前传递给Pandas的read_csv函数，但其??实现可能会在将来的版本中更改。 #chunk_size（int）–如果CSV文件太大而无法容纳在内存中，则此参数可用于大块读取CSV文件。例如： import vaex for i, df in enumerate(vaex.from_csv('taxi.csv', chunk_size=100_000)): df = df[df.passenger_count < 6] df.export_hdf5(f'taxi_{i:02}.hdf5')

2、导出数据

df.export_csv('va.csv')

3、选择和过滤

# 筛选df.x的数据 selection为选择条件 df.evaluate(df.x, selection=True) df.evaluate(df.x, selection=df.x>0) #获取df.x列中df.x>0的数据（不包含其他列） df_negative = df[df.x < 0] #获取df.x<0的数据（包含其他列）

4、统计

# 计数求均值 df.count(selection=df.x<0) df.mean(df.x) # 统计df.x在范围limits（[-10,10]）区间分为shape（64）组，每一组的个数 counts_x = df.count(binby=df.x, limits=[-10, 10], shape=64) #统计df.x，df.y在范围limits（[-10, 10], [-10, 20]）区间分为shape（64,128）组，每一组的个数 xycounts = df.count(binby=[df.x, df.y], limits=[[-10, 10], [-10, 20]], shape=(64, 128))

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