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「Python」0.052秒打开100GB数据？这个Python开源库这样做数据分析


「Python」0.052秒打开100GB数据？这个Python开源库这样做数据分析
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编译 | AI科技大本营（ID:rgznai100）
许多组织都在尝试收集和利用尽可能多的数据 ， 以改善其经营方式 ， 增加收入和提升影响力 。 因此 ， 数据科学家面对50GB甚至500GB大小的数据集情况变得越来越普遍 。
不过 ， 这类数据集使用起来不太容易 。 它们足够小 ， 可以装入日常笔记本电脑的硬盘驱动器中 ， 但同时大到无法装入RAM ， 导致它们已经很难打开和检查 ， 更不用说探索或分析了 。
处理此类数据集时 ， 通常采用3种策略 。
第一种是对数据进行二次采样 ， 但缺点很明显：你可能因为忽视相关部分数据而错过关键洞察 ， 甚至更糟的是 ， 这会误解了数据所阐释的含义 。
第二种策略是使用分布式计算 。 在某些情况下这是一种有效的方法 ， 但它需要管理和维护集群的大量开销 。
又或者 ， 你可以租用一个强大的云实例 ， 该实例具有处理相关数据所需的内存 。 例如 ， AWS提供具有TB级RAM的实例 。 在这种情况下 ， 你仍然必须管理云数据存储区 ， 每次实例启动时 ， 都需要等待数据从存储空间传输到实例 ， 同时 ， 还要考虑将数据存储在云上的合规性问题 ， 以及在远程计算机上工作带来的不便 。 更不别说成本 ， 尽管一开始成本很低 ， 但后续往往会增加 。
Vaex是解决这个问题的新方法 。 它是一种几乎可以对任意大小的数据进行数据科学研究的更快、更安全、更方便的方法 ， 只要数据集可以安装在你的笔记本电脑 ， 台式机或服务器硬盘上 。
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什么是Vaex？
Vaex 是一个开源的 DataFrame 库（类似于Pandas） ， 对和你硬盘空间一样大小的表格数据集 ， 它可以有效进行可视化、探索、分析甚至进行实践机器学习 。
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它可以在N维网格上计算每秒超过十亿（10^9）个对象/行的统计信息 ， 例如均值、总和、计数、标准差等。 使用直方图、密度图和三维体绘制完成可视化 ， 从而可以交互式探索大数据 。 Vaex使用内存映射、零内存复制策略获得最佳性能（不浪费内存） 。
为实现这些功能 ， Vaex 采用内存映射、高效的核外算法和延迟计算等概念 。 所有这些都封装为类 Pandas 的 API ， 因此 ， 任何人都能快速上手 。
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十亿级计程车的数据分析
为了说明这一概念 ， 让我们对一个数据集进行简单的探索性数据分析 ， 该数据集并不适合典型笔记本电脑的RAM 。
本文中将使用纽约市（NYC）出租车数据集 ， 其中包含标志性的黄色出租车在2009年至2015年之间进行的超过10亿次出行的信息 。 数据可以从网站（https://www1.nyc.gov/site/tlc/about/tlc-trip-record-data.page）下载 ， 并且为CSV格式 。 完整的分析可以在此Jupyter笔记本中单独查看（https://nbviewer.jupyter.org/github/vaexio/vaex-examples/blob/master/medium-nyc-taxi-data-eda/vaex-taxi-article.ipynb） 。

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为什么要选择vaex

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