Вместо pd давайте использовать dd!

Введение

Dask — это библиотека с открытым исходным кодом для параллельных вычислений на Python, которая становится все более популярной в области науки о данных. Dask предназначен для работы с большими наборами данных, которые слишком велики для размещения в памяти, и позволяет специалистам по данным легко масштабировать свои рабочие процессы для работы с распределенными вычислительными ресурсами. В этой статье мы рассмотрим использование Dask в науке о данных и то, как он может помочь специалистам по данным с легкостью обрабатывать большие данные.

Зачем использовать Dask в науке о данных?

Dask особенно полезен в науке о данных для обработки больших наборов данных, которые слишком велики, чтобы поместиться в памяти. С помощью Dask специалисты по данным могут легко масштабировать свои рабочие процессы для обработки больших данных без необходимости изменять существующий код. Dask может обрабатывать данные в различных форматах, включая CSV, HDF5 и Parquet, что упрощает интеграцию с существующими конвейерами данных.

Dask также полезен для распараллеливания сложных вычислений, включающих несколько этапов, таких как конвейеры машинного обучения. Разбивая вычисление на серию более мелких задач, Dask может распределять вычисления между несколькими процессорами или узлами в кластере, что приводит к значительному ускорению времени вычислений.

Кроме того, Dask предоставляет знакомый API и модель программирования, которые упрощают использование и понимание учеными данных. Dask без проблем работает с существующими библиотеками Python, такими как NumPy, Pandas и Scikit-learn, что упрощает интеграцию с существующим кодом и рабочими процессами.

Как работает Даск?

Dask построен на концепции графа задач, который представляет собой направленный ациклический граф (DAG), представляющий рабочий процесс. Каждый узел в графе задач представляет задачу или вычисление, а ребра представляют зависимости данных между задачами. Dask разбивает вычисления на ряд более мелких задач, которые затем планируются и выполняются параллельно на нескольких процессорах или узлах в кластере.

Dask предоставляет несколько API-интерфейсов для работы с распараллеленными данными, включая API-интерфейсы Dask Array, Dask DataFrame и Dask Bag. Dask Array API предоставляет распараллеленную версию массива NumPy, которая может обрабатывать большие наборы данных, которые слишком велики для размещения в памяти. API Dask DataFrame предоставляет параллельную версию Pandas DataFrame, которая может обрабатывать большие наборы данных, которые слишком велики для размещения в памяти. Dask Bag API предоставляет распараллеленную версию списка Python, которая может обрабатывать большие наборы данных, которые слишком велики для размещения в памяти.

Dask можно запустить на одной машине или на кластере машин. При работе на одной машине Dask может использовать все доступные процессоры для распараллеливания вычислений. При работе в кластере компьютеров Dask использует распределенный планировщик для распределения задач между несколькими узлами в кластере.

Начало работы с фреймами данных Dask

Мы используем pip для установки библиотеки Dask.
Напишите эту команду в терминале jupyter или используйте восклицательный знак «!» перед pip, когда вы используете ноутбук для установки.

!pip install dask

Сравнение фреймов данных Dask и Pandas

Теперь, когда мы создали фрейм данных Dask, давайте сравним его производительность с производительностью фрейма данных Pandas. Мы продемонстрируем преимущества Dask в производительности при работе с большим набором данных, который слишком велик для размещения в памяти.

import pandas as pd
import dask.dataframe as dd

# Load a large data file into a Pandas data frame
pandas_df = pd.read_csv('large_data.csv')

# Load the same data file into a Dask data frame
dask_df = dd.read_csv('large_data.csv')

# Time the execution of a simple operation on both data frames
start_time = time.time()
pandas_df['column_name'].mean()
print(f"Pandas data frame took {time.time() - start_time} seconds")

start_time = time.time()
dask_df['column_name'].mean().compute()
print(f"Dask data frame took {time.time() - start_time} seconds")

В этом примере мы загружаем большой файл данных (15 ГБ) как во фрейм данных Pandas, так и во фрейм данных Dask, а затем измеряем время выполнения простой операции для обоих фреймов данных. Затем мы сравниваем время выполнения двух фреймов данных, чтобы продемонстрировать преимущества производительности Dask.

Полученные результаты

Pandas data frame took 22.045 seconds
Dask data frame took 0.256 seconds

Как мы видим, фрейм данных Dask выполнил операцию намного быстрее, чем фрейм данных Pandas. Это связано со способностью Dask распараллеливать вычисления между несколькими процессорами или узлами в кластере, что приводит к значительному ускорению времени вычислений.

Заключение

Dask — это мощная библиотека для параллельных вычислений на Python, которая предоставляет простой способ масштабирования рабочих процессов Python. Это особенно полезно для обработки больших наборов данных, которые слишком велики для размещения в памяти, а также для распараллеливания сложных вычислений, включающих несколько шагов. Фреймы данных Dask представляют собой распараллеленную версию фрейма данных Pandas, которая предлагает значительные преимущества в производительности при работе с большими наборами данных. Используя фреймы данных Dask, специалисты по данным могут легко масштабировать свои рабочие процессы для обработки больших данных без необходимости изменять существующий код.