Pandas umożliwia również używanie narzędzi do przetwarzania równoległego, takich jak dask, aby przyspieszyć przetwarzanie danych. Dask to biblioteka do przetwarzania równoległego i skalowalnego w Pythonie, która udostępnia szereg narzędzi do przetwarzania danych w pamięci wirtualnej i na dysku twardym.
Aby użyć Dask z Pandas, najpierw musimy zainstalować bibliotekę:
pip install dask[dataframe]
Następnie możemy użyć narzędzi Dask, takich jak dd.read_csv() do odczytu dużych plików CSV do obiektu dd.DataFrame, który jest odpowiednikiem Pandas DataFrame. Możemy również wykonać różne operacje na tym obiekcie, takie jak filtrowanie czy grupowanie, a następnie zapisać wynik na dysku twardym lub w innej formie.
Przykład:
import dask.dataframe as dd
# wczytanie dużego pliku CSV z użyciem dask.dataframe
df = dd.read_csv('big_file.csv')
# wykonaj operacje na danych
processed_df = df[df['column1'] > 0]
# zapisz wynik na dysku
processed_df.to_csv('processed_data.csv')
Narzędzia do przetwarzania równoległego, takie jak Dask, pozwalają na przyspieszenie przetwarzania danych w Pandas, szczególnie gdy mamy do czynienia z dużymi plikami lub bazami danych.