本文介绍了8个可以替代pandas的库。加速技能之上，速度瓶颈再次打开，数据处理效率大幅提升。DaskDask在大于内存的数据集上提供多核和分布式并行执行。在Dask中，DataFrame是由许多较小的pandasDataFrame组成的大型并行DataFrame，沿索引拆分。这些pandasDataFrame可以存在于单台机器的磁盘上，比内存或集群中的许多不同机器上的计算量要多得多。DaskDataFrame操作会触发所有PandasDataFrame上的操作。Dask-ML支持pandas、Numpy、Sklearn、XGBoost、XArray、RAPIDS等，对于常见的数据处理和建模分析完全够用。#安装daskpipinstalldask#导入daskdataframeimportdask.dataframeasddModinModin是一个多进程Dataframe库，可以加速Pandas的工作流程。多进程是指如果在多核计算机上查询速度提高一倍。Modin和pandas有相同的API，只需要在导入的时候修改一下，其余操作完全一样。#importmodinpandasimportmodin.pandasaspdDataTableDatatable是一个用于处理表格数据的Python库。它在使用上类似于pandas，但更侧重于速度和大数据支持。在单节点机器上，无论是读取数据还是数据转换，速度都比pandas快很多。如果不是分布式而是单节点处理数据，遇到内存不足或者速度慢的情况，不妨试试这个库。PolarsPolars是一个使用ApacheArrowColumnarFormat作为内存模型在Rust中实现的速度极快的DataFrames库。#安装polarspipinstallpolars#importpolarsimportpolarsasplVaexVaex也是一个开源的DataFrame，它使用了内存映射、高效的核外算法和延迟计算等技术。对于大数据集，只要磁盘空间能够容纳数据集，就可以使用Vaex对其进行分析，解决内存不足的问题。它的各种功能函数也被封装成类Pandas的API，几乎没有学习成本。PysparkPyspark是ApacheSpark的PythonAPI，用于通过分布式计算处理大型数据集。#安装pipinstallpyspark#Importfrompyspark.sqlimportSparkSession，功能为fspark=SparkSession.builder.appName("SimpleApp").getOrCreate()df=spark.read.option('header',True).csv('../input/yellow-new-yo由于spark在速度上比hadoop有优势，现在很多公司都选择在大数据架构中使用spark。KoalasKoalas是在ApacheSpark之上实现的pandasDataFrameAPI，使得数据分析更简单高效。由于Koalas运行在ApacheSpark之上，因此也必须安装Spark#安装pipinstallpysparkpipinstallkoalas#importimportdatabricks.koalasasksfrompyspark.sqlimportSparkSessioncuDFcuDF是一个基于Apache的PythonGPUDataFrame库Arrowcolumns以内存格式构建，用于数据操作，cuDF提供了类似pandas的API，因此数据分析人员无需了解CUDA编程的细节。导入cudf、io、来自io的请求)tips_df=cudf.read_csv(StringIO(content))tips_df['tip_percentage']=tips_df['tip']/tips_df['total_bill']*100print(tips_df.groupby('size').tip_percentage.mean())本文介绍的8个Python库的原理各不相同，使用环境也各不相同。大家可以根据自己的需要进行尝试。但是这些库基本上都提供了类pandas的API，所以使用起来没有学习成本，只要配置好环境就可以上手。以上就是本次分享的全部内容。想了解更多python知识，请前往公众号：Python编程学习圈，每日干货分享
