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Vaex助力高效处理大规模数据集
一、简介
在数据科学中，高效处理大规模数据集一直是个挑战。Vaex是一个功能强大的Python库，旨在通过提供快速且内存高效的数据操作和分析功能来解决这个问题。本文将探讨Vaex的实际应用，并展示如何简化工作流程。
二、惰性计算
Vaex实现了惰性计算的范式，这使它可以高效地处理可能无法全部载入内存的大型数据集。Vaex不是将整个数据集加载到内存中，而是进行惰性计算，仅在需要时评估表达式。这种方法最大程度地减少了内存使用量，并且能够无缝处理大于内存的数据集。查看下面的示例：
import vaex
# 加载一个大型数据集
df = vaex.open('large_dataset.csv')
# 惰性计算
df['new_column'] = df['column1'] + df['column2']
df['mean_column'] = df['column3'].mean()
# 评估表达式
df = df.evaluate()关键字：
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