Python大数据处理案例
分享 知识要点：lubridate包拆解时间 | POSIXlt利用决策树分类，利用随机森林预测利用对数进行fit，和exp函数还原 训练集来自Kaggle华盛顿自行车共享计划中的自行车租赁数据，分析共享自行车与天气、时间等关系。数据集共11个变量，10000多行数据 ...
原文：Python处理大数据
起因 Python处理一下数据，大概有六七个G，然后再存到另外一个文件中，单线程跑起来发现太慢了，数据总量大概是千万行的级别，然后每秒钟只能处理不到 行 遂想怎么提高一下速度 尝试 multiprocessing 代码如下： 这里参考了这篇文章，然后尝试了一下，发现速度并没有多少提示，看了一下资源使用率，只占满了 个核，不能满足要求 尝试 dask dask是一个用于大规模数据存储与读取 并行计算 ...
2017-10-23 17:38 0 9073 推荐指数：
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