dask

pandas适合内存可容纳的数据，dask适合超内存的大数据集。1. pandas操作简单适合中小数据；2. dask按分块处理并行计算，适合大数据；3. dask延迟执行优化计算流程；4. 使用dd.read_csv读取大文件并分块处理；5. compute()触发实际计算；6. 结果可用to_c…

dask是处理大数据的有效工具，因为它支持延迟计算、分布式计算和数据分区。1）dask通过延迟计算优化内存使用；2）分布式计算利用多机资源提升速度；3）数据分区可调整以平衡性能和内存，避免常见陷阱如过度计算和类型转换问题。 在Python中使用Dask处理大数据是高效处理大规模数据集的绝佳选择，Da…