我知道之前就有其他的库可以做到这种体验,但是必需强调,duckdb 是直接使用 dataframe 的内存数据(因为底层数据格式通用),因此,这个过程中的输入和输出数据的传输时间几乎可以忽略不计。 并且,这个过程中,duckdb比 pandas 更快处理数据(多线程),并且内存使用量也比 pandas 要低得多。 特别在一些需要分组的数据处理任务...
版本一 Pandas 直接 apply 14.8s 版本二 numpy 优化 5.6s 版本三 joblib 并行 2.1s 版本四 DuckDB UDF 处理和输出 DataFrame 2.9s 其实上述比较并不严谨,它们输出的结果格式并不统一(numpy/dataframe/duckdb 等),而不同技术栈有不同契合的输入/输出上下文,测试用例只是保证了其在本技术栈上代码和逻辑上都尽可能...
同时,DuckDB也可以直接查询Pandas DataFrames、Polars DataFrames和PyArrow表。例如: import pandas as pd pandas_df = pd.DataFrame({"a": [42]}) duckdb.sql("SELECT * FROM pandas_df") import polars as pl polars_df = pl.DataFrame({"a": [42]}) duckdb.sql("SELECT * FROM polars_df") import...
实际上,确实可以,这里可以直接引入duckdb/polars做向量化运算。 案例--duckdb+polars importpandasaspdimportduckdbimportpolarsaspldefcreate_strong_typed_df1()->pd.DataFrame:returnpd.DataFrame({"id":[1,2,3],"name":["tc","tc","tb"],"location":["a","b","c"]})defcreate_strong_typed_df2()-...
同时,DuckDB也可以直接查询Pandas DataFrames、Polars DataFrames和PyArrow表。例如: importpandasaspd pandas_df=pd.DataFrame({"a":[42]})duckdb.sql("SELECT * FROM pandas_df")importpolarsaspl polars_df=pl.DataFrame({"a":[42]})duckdb.sql("SELECT * FROM polars_df")importpyarrowaspa ...
duckdb特别神奇的地方,可以对这多个文件夹下面的csv进行查询,而且性能特别好——如果使用pandas,我们需要遍历这些文件夹,然后把csv读成dataframe,然后concat在一起。——pandas读csv是需要把全量,所有列都一并读入。 duckdb可以使用sql直接查询这个文件夹:使用csvs/*/*.csv,只查询close,date,symbol数据库,某一天的数据...
使用“Pandas”,你可以从各种格式(如 CSV、Excel 和 JSON)读取和写入各种格式的数据,并使用简单易懂的语法执行常见的数据操作,如过滤、聚合及合并数据。 使用Pandas加载数据 让我们从将一个数据集加载到Pandas DataFrame中开始。比如说,我们将读取一个CSV文件,这是一种常用的数据文件格式,常用于数据存储,并查看前几...
DuckDB has become popular as a fast way to keep Pandas DataFrame interfaces while processing data faster and consuming less memory, as demonstrated in these public benchmarks and described in this post. In this flow, you will see how to prepare the dataset using DuckDB queries. The data is ...
We can also use thedf()method to convert the data to a Pandas DataFrame: results_df=duckdb.sql('SELECT 42').df()print(results)""" 42 0 42 """ Powered By Or you can use one of the many data ingestion methods to read data into memory: ...
然后,我们使用Pandas的read_sql_query函数将表中的数据读取到一个DataFrame中,以便进行进一步的处理和分析。 处理读取到的数据(可选,根据用户需求) 一旦你将数据读取到Pandas DataFrame中,你就可以使用Pandas提供的各种功能来处理和分析数据了。例如,你可以对数据进行筛选、排序、聚合等操作。 python # 示例:计算某...