Scaling Pandas: Dask vs Ray vs Modin vs Vaex vs RAPIDS
Scaling Pandas: Comparing Dask, Ray, Modin, Vaex, and RAPIDSHow can you process more data quicker? Python and its most popular data wrangling library, Pandas, are soaring in popularity. Compared to competitors like Java, Python and Pandas make data exploration and transformation simple. But both Python and Pandas are known to have issues around scalability and efficiency. Python loses some efficie
Announcing the Consortium for Python Data API Standards
Announcing the Consortium for Python Data API Standards An initiative to develop API standards for n-dimensional arrays and dataframes 11 minute read Published: 17 Aug, 2020 Over the past few years, Python has exploded in popularity for data science, machine learning, deep learning and numerical computing. New frameworks pushing forward the state of the art in these fields are appearing every year
遅いpandasのread_csvを高速化する方法(dask) - Qiita
目的 pythonで重いcsvファイルを読み込む時に、pandasだと時間がかかる。 そこで早いと噂のdaskを試してみる。 ここでは、daskの中身には詳しく触れず、使い方を説明する。 ちなみに、私が5GBのcsvファイルをdaskで読み込んだ時は、pandasを使用した時よりも10倍くらい早く読み込めた。 daskってなに？ daskとはpandasのようなライブラリの一つ。 daskは、pandasのDataFrameの処理を応用しているから、基本的にpandasと同じ動作をする。 早くなる理由は、並列分散を使用しているから。 詳しくはこちらの方の記事をご覧ください（めちゃわかりやすい） 使い方 anacondaをダウンロードした人なら基本的に何もせずに使える。 pandasならば、
PythonのDaskをしっかり調べてみた（大きなデータセットを快適に扱う） - Qiita
PandasやNumPyの並列処理だったり、メモリに乗り切らないデータを扱う際などによく見かけるDaskライブラリ。 ただ、細かいところまで触れている日本語の資料があまり無かったので、公式ドキュメントなどをしっかり読んでみてまとめてみました。 ※Daskのドキュメント既に読まれている方はご存知かと思いますが、ドキュメントがかなりのボリュームなのと、細かい所まで把握するのを目的とするため、本記事も長めです。仕事などの都合でさくっと使われたい方には向いておりませんので、そういった場合は別の記事をご参照ください。 どんなライブラリなのか Pythonで並列処理・分散処理などを簡単に扱ってくれる。 Pythonでよく使われるライブラリとかなり近いインターフェイスを提供している（NumPy、Pandas、Scikit-Learnを中心に、他にもTensorFlow・XGBoostなども）。 必要な場
Pangeo: JupyterHub, Dask, and XArray on the Cloud
This work is supported by Anaconda Inc, the NSF EarthCube program, and UC Berkeley BIDS A few weeks ago a few of us stood up pangeo.pydata.org, an experimental deployment of JupyterHub, Dask, and XArray on Google Container Engine (GKE) to support atmospheric and oceanographic data analysis on large datasets. This follows on recent work to deploy Dask and XArray for the same workloads on super comp
Four fails and a win at a big data stack for realtime analytics
Building a user-friendly app to analyze big data in real time (that is, keeping response times below 60 seconds) is a challenge. In the big data world, you’re either doing batch analytics where nobody really cares about query time (most businesses); or you’re doing streaming (Uber, Facebook and kin) where query time is critical, but data is only big on aggregate — each user only sees or uses a tin
Out-of-Core Dataframes in Python: Dask and OpenStreetMap | Pythonic Perambulations
In recent months, a host of new tools and packages have been announced for working with data at scale in Python. For an excellent and entertaining summary of these, I'd suggest watching Rob Story's Python Data Bikeshed talk from the 2015 PyData Seattle conference. Many of these new scalable data tools are relatively heavy-weight, involving brand new data structures or interfaces to other computing
The Blaze Ecosystem
The scientific Python ecosystem is great for doing data analysis. Packages like NumPy and Pandas provide an excellent interface to doing complicated computations on datasets. With only a few lines of code one can load some data into a Pandas DataFrame, run some analysis, and generate a plot of the results. However, this workflow starts to falter when working with data that's larger than the RAM on
Kaggle meetup 20170204
電子情報通信学会「パターン認識・メディア理解研究会」（2016年2月14日＠九州工業大学，福岡県飯塚市)でのプレゼン資料です． 対応する原稿は以下です． 電子情報通信学会技術研究報告, PRMU2015-133 http://www.ieice.org/ken/paper/20160221UbGo/ 以下はアブストラクトです．=========================== 印刷数字，手書き数字，多フォント数字を対象として，畳み込みニューラルネッ トワーク(CNN) による認識実験を試みた．いずれのタスクにも大規模な データセットを用いた．得られた認識率は，印刷数字について99.99%，手書き数字について99.89%，そして多フォント数字について96.4%であった． さらに印刷数字と手書き数字の混合認識という，予想される困難性からか従来あまり試みられなかった課題についても，CNNの利
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GitHub - dask-contrib/dask-sql: Distributed SQL Engine in Python using Dask
GitHub - modin-project/modin: Modin: Scale your Pandas workflows by changing a single line of code
From chunking to parallelism: faster Pandas with Dask
Getting Started with Parallel Computation
Announcing Coiled Computing
GitHub - dask/fastparquet: python implementation of the parquet columnar file format.
I'm Founding a Dask Company
Scalable interactive analysis workflows using dask-distributed on HPC Systems
How to Run Parallel Data Analysis in Python using Dask Dataframes
Irina Truong - Adapting from Spark to Dask: what to expect - PyCon 2018
Dask Release 0.18.0