Научете как да използвате Spark DataFrames Наборът от данни е съвкупност от данни, които се разпространяват между множество компютри. Наборите от данни имат предимствата както на RDD (силно въвеждане и възможност за използване на мощни ламбда функции), така и на оптимизираната машина за изпълнение на Spark SQL. Наборите от данни могат да бъдат конструирани от JVM обекти и манипулирани чрез функционални трансформации. API за набор от данни е наличен в Scala и Java, но не и в Python...

Следват ефективни начини 1. Избиране само на задължителни колони 2. Числови dtypes от по-нисък диапазон 3. Категорични показатели 4.Разредени колони 5.Четене на парчета Техника 1: Избиране на необходимите колони само чрез usecols. df = pd.read_csv("bigcsvfile.csv", usecols=["col1", "col2"]) Техника 2: Свийте цифровите колони с по-малки dtypes int8 can store integers from -128 to 127. int16 can store integers from -32768 to 32767. int64 can..

Какво е Polars? Polars е алтернатива на Pandas. Как да анализирате данни с помощта на Polars DataFrame? Polars е мощна библиотека DataFrame за манипулиране и анализ на данни в Python. Той предоставя интуитивен и ефективен начин за работа със структурирани данни, подобно на Pandas, но с допълнителни функции и оптимизации. С Polars можете да извършвате различни операции върху таблични данни, като филтриране, агрегиране, обединяване, сортиране и трансформиране на данни...