Modin 更改一行代码扩展 pandas 工作流 项目简介
Modin使用Ray提供了一种轻松的方式来加速您的Pandas笔记本，脚本和库。 与其他分布式DataFrame库不同，Modin提供与现有pandas代码的无缝集成和兼容性。 即使使用DataFrame构造函数也是如此。import modin.pandas as pd
import numpy as np
frame_data = np.random.randint(0, 100, size=(2**10, 2**8))
df = pd.DataFrame(frame_data)要使用Modin，您不需要知道系统有多少核心，也不需要指定如何分配数据。 实际上，即使在一台机器上，您也可以继续使用以前的pandas笔记本电脑，同时体验Modin的相当大的加速。 一旦你更改了import语句，你就可以像使用pandas一样使用Modin了。modin.pandas DataFrame是一个非常轻量级的并行DataFrame。 Modin透明地分发数据和计算，因此您需要做的就是继续使用pandas API，就像安装Modin之前一样。 与其他并行DataFrame系统不同，Modin是一个非常轻量级，强大的DataFrame。 由于它的重量很轻，因此Modin可在具有4个物理内核的笔记本电脑上提供高达4倍的加速。在pandas中，当你进行任何类型的计算时，你只能使用一个核心。 使用Modin，您可以使用计算机上的所有CPU核心。 即使在read_csv中，我们也可以通过在整个计算机上有效地分配工作来获得巨大收益。import modin.pandas as pd
df = pd.read_csv("my_dataset.csv")
import numpy as np
frame_data = np.random.randint(0, 100, size=(2**10, 2**8))
df = pd.DataFrame(frame_data)要使用Modin，您不需要知道系统有多少核心，也不需要指定如何分配数据。 实际上，即使在一台机器上，您也可以继续使用以前的pandas笔记本电脑，同时体验Modin的相当大的加速。 一旦你更改了import语句，你就可以像使用pandas一样使用Modin了。modin.pandas DataFrame是一个非常轻量级的并行DataFrame。 Modin透明地分发数据和计算，因此您需要做的就是继续使用pandas API，就像安装Modin之前一样。 与其他并行DataFrame系统不同，Modin是一个非常轻量级，强大的DataFrame。 由于它的重量很轻，因此Modin可在具有4个物理内核的笔记本电脑上提供高达4倍的加速。在pandas中，当你进行任何类型的计算时，你只能使用一个核心。 使用Modin，您可以使用计算机上的所有CPU核心。 即使在read_csv中，我们也可以通过在整个计算机上有效地分配工作来获得巨大收益。import modin.pandas as pd
df = pd.read_csv("my_dataset.csv")