Xorbits，一个超酷的python库！
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虎哥约 4 分钟
虎哥约 4 分钟什么是 Xorbits？
安装方式
pip install xorbits
分布式计算的魅力
import xorbits.pandas as xpdimport pandas as pd# 创建一个示例 DataFramedf = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],'B': [6, 7, 8, 9, 10]})# 将 DataFrame 转换为 Xorbits 对象xdf = xpd.DataFrame(df)# 执行基本数据处理操作result = xdf['A'] + xdf['B']print(result.to_pandas())
处理大规模数据集
import xorbits.pandas as xpdimport pandas as pdimport numpy as np# 创建一个大规模的随机 DataFramedf = pd.DataFrame(np.random.rand(1000000, 4), columns=list('ABCD'))# 将 DataFrame 转换为 Xorbits 对象xdf = xpd.DataFrame(df)# 对大规模数据集进行处理result = xdf.groupby('A').sum()print(result.to_pandas())
处理一百万行数据，如果用传统方法，估计得跑到地老天荒。但有了 Xorbits 的加持，一切都变得高效流畅，处理大数据也能像切菜一样轻松。
高级玩法：定义分布式计算任务
import xorbits.numpy as xnpimport numpy as np# 定义一个示例计算任务def complex_computation(x):return np.sin(x) + np.cos(x)# 创建一个大规模的随机数组data = np.random.rand(1000000)# 将数组转换为 Xorbits 对象xdata = xnp.array(data)# 执行分布式计算任务result = xdata.map_blocks(complex_computation)print(result.to_numpy())
虎哥的体验
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