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>步驟1:導入庫
>步驟2:生成樣本數(shù)據(jù)
步驟3:創(chuàng)建FireDucks DataFrame
首頁 科技週邊 人工智慧 再見熊貓:FireDucks提供125倍的性能

再見熊貓:FireDucks提供125倍的性能

Mar 09, 2025 am 10:54 AM

通過FireDucks增壓您的數(shù)據(jù)工作流程:Python庫125倍比Pandas

快。

您是否厭倦了無休止的等待大熊貓?zhí)幚泶罅繑?shù)據(jù)集? 在快速的數(shù)據(jù)科學世界中,效率是關鍵。 隨著數(shù)據(jù)集變得更大和越來越複雜,對更快的處理工具的需求變得至關重要。 由NEC開發(fā)的革命性Python圖書館FireDucks提供了一種解決方案,其速度的速度比Pandas快125倍。 這使其成為數(shù)據(jù)科學家,分析師和開發(fā)人員的寶貴資產(chǎn)。

> 目錄的

>

什麼是fireducks?
  • >性能基準
  • > figeducks vs. pandas:一種實用的比較
  • >步驟1:導入庫
    • >步驟2:生成樣本數(shù)據(jù)
    • 步驟3:創(chuàng)建FireDucks DataFrame
    • 步驟4:計時熊貓執(zhí)行
    • 步驟5:定時fireeducks執(zhí)行
    • >步驟6:性能比較
    fireducks的關鍵優(yōu)勢
  • >有用的資源
  • 常見問題
  • 什麼是fireducks?
FireDucks是一個高性能的Python庫,旨在簡化數(shù)據(jù)分析。 利用NEC在高性能計算方面的廣泛專業(yè)知識,F(xiàn)ireducks提供了出色的速度和效率。

燃油速度:

實現(xiàn)的速度比熊貓快125倍。
  • >無縫兼容性:使用熟悉的pandas api,最小化代碼更改。
  • 智能優(yōu)化:採用懶惰評估來優(yōu)化操作並節(jié)省資源。
  • >性能基準 使用DB基準測試了
  • > FireDucks的性能,DB基準是一種基準套件,評估了不同尺寸的數(shù)據(jù)集中的核心數(shù)據(jù)科學操作(如加入和GroupBys)。 截至2024年9月10日,F(xiàn)ireDucks表現(xiàn)出卓越的性能,鞏固了其作為Groupby的最佳表現(xiàn)的地位,並在大型數(shù)據(jù)集上加入運營。

有關詳細的基準結果,請訪問Goodbye Pandas: FireDucks Offers 125x Faster Performance>官方結果鏈接

    。
  • 綜合基準詳細信息可在>基準測試詳細信息鏈接。
  • > figeducks vs. pandas:一種實用的比較 >讓我們使用現(xiàn)實世界的場景比較Fireducks和Pandas。我們將加載數(shù)據(jù),過濾,執(zhí)行集團操作和匯總,突出顯示Fireducks的速度優(yōu)勢。
  • >步驟1:導入庫

import pandas as pd
import fireducks.pandas as fpd
import numpy as np
import time

>步驟2:生成樣本數(shù)據(jù)

num_rows = 10_000_000
df_pandas = pd.DataFrame({
    'A': np.random.randint(1, 100, num_rows),
    'B': np.random.rand(num_rows),
})

這將創(chuàng)建一個帶有1000萬行的pandas dataframe(df_pandas),其中包含隨機整數(shù)(列'a')和浮點數(shù)(列'b')。

>

步驟3:創(chuàng)建FireDucks DataFrame

df_fireducks = fpd.DataFrame(df_pandas)

PANDAS DATAFRAME將轉換為FireDucks DataFrame(df_fireducks)。

步驟4:計時熊貓執(zhí)行

start_time = time.time()
result_pandas = df_pandas.groupby('A')['B'].sum()
pandas_time = time.time() - start_time
print(f"Pandas execution time: {pandas_time:.4f} seconds")
這衡量了pandas dataframe上的集體操作所花費的時間。

步驟5:定時fireeducks執(zhí)行

start_time = time.time()
result_fireducks = df_fireducks.groupby('A')['B'].sum()
fireducks_time = time.time() - start_time
print(f"FireDucks execution time: {fireducks_time:.4f} seconds")
這將在FireDucks DataFrame上執(zhí)行相同的組件操作並測量其執(zhí)行時間。

>步驟6:性能比較

speed_up = pandas_time / fireducks_time
print(f"FireDucks is approximately {speed_up:.2f} times faster than pandas.")
這可以計算並打印熊貓上的射擊的速度提高。 >

fireducks的關鍵優(yōu)勢

  • 廣泛的平臺支持:在Linux,Windows(通過WSL)和MacOS。
  • 輕鬆的過渡:
  • 熟悉的pandas api確保了平穩(wěn)的學習曲線。
  • >自動化效率:
  • 懶惰評估和自動優(yōu)化手柄幕後的性能。
  • >有用的資源

Q1。 Fireducks與Pandas兼容嗎?

Q2。可以在Windows上使用FireDucks嗎?

Q3。 FireDucks與Polars或Dask相比如何?

A. FireDucks由於其懶惰的評估和自動優(yōu)化而在性能和易用性方面表現(xiàn)出色。 >

Q4。 Fireducks是免費的嗎?付費計劃提供擴展的功能。

記住將替換為實際鏈接。

>

以上是再見熊貓:FireDucks提供125倍的性能的詳細內(nèi)容。更多資訊請關注PHP中文網(wǎng)其他相關文章!

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