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
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
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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 Py
Python Dask で 並列 DataFrame 処理 - StatsFragments
はじめに 先日のエントリで少し記載した Dask について、その使い方を書く。Dask を使うと、NumPy や pandas の API を利用して並列計算/分散処理を行うことができる。また、Dask は Out-Of-Core (データ量が多くメモリに乗らない場合) の処理も考慮した実装になっている。 sinhrks.hatenablog.com 上にも書いたが、Daskは NumPy や pandas を置き換えるものではない。数値計算のためのバックエンドとして NumPy や pandas を利用するため、むしろこれらのパッケージが必須である。 Dask は NumPy や pandas の API を完全にはサポートしていないため、並列 / Out-Of-Core 処理が必要な場面では Dask を、他では NumPy / pandas を使うのがよいと思う。pandasとDas
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From chunking to parallelism: faster Pandas with Dask
