Acelere el flujo de trabajo de procesamiento de Pandas con Swifter Package

Pandas es uno de los paquetes de Python más populares entre la comunidad de ciencia de datos, ya que ofrece una amplia API y estructuras de datos flexibles para la exploración y visualización de datos. Cuando se trata de manejar y procesar conjuntos de datos de gran tamaño, falla.

Se puede cargar y procesar un conjunto de datos de gran tamaño en fragmentos o usar bibliotecas distribuidas de computación paralela como Dask, Pandarallel, Vaex, etc. La biblioteca Modin o el paquete de multiprocesamiento se pueden usar para ejecutar las funciones de Python en paralelo y acelerar el flujo de trabajo. En mis artículos anteriores, he discutido la implementación práctica de Dask, Vaex, Modin, bibliotecas de multiprocesamiento.

A veces no estamos dispuestos …


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