Узнайте, как использовать Spark DataFrames Набор данных — это набор данных, распределенных по нескольким компьютерам. Наборы данных обладают преимуществами как RDD (строгая типизация и возможность использования мощных лямбда-функций), так и оптимизированного механизма выполнения Spark SQL. Наборы данных можно создавать из объектов JVM и управлять ими с помощью функциональных преобразований. API набора данных доступен в Scala и Java, но не в Python. Однако из-за динамической природы..

Ниже приведены эффективные способы 1. Выбор только обязательных столбцов 2. Числовые типы d с меньшим диапазоном 3. Категориальные элементы 4. Разреженные столбцы 5. Чтение фрагментами Метод 1. Выбор необходимых столбцов только с помощью usecols. df = pd.read_csv("bigcsvfile.csv", usecols=["col1", "col2"]) Прием 2. Уменьшайте числовые столбцы с помощью dtypes меньшего размера int8 can store integers from -128 to 127. int16 can store integers..

Что такое Polars? Поларс - альтернатива Панды. Как анализировать данные с помощью Polars DataFrame? Polars — это мощная библиотека DataFrame для обработки и анализа данных в Python. Он предоставляет интуитивно понятный и эффективный способ работы со структурированными данными, аналогичный Pandas, но с дополнительными функциями и оптимизациями. С помощью Polars вы можете выполнять различные операции с табличными данными, такие как фильтрация, агрегирование, объединение,..