Logre una iteración de marcos de datos 280 veces más rápida

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Pandas es una de las bibliotecas de Python más populares entre la comunidad de ciencia de datos, ya que ofrece una amplia API con estructuras de datos flexibles para la exploración y visualización de datos. Pandas es la biblioteca más preferida para limpiar, transformar, manipular y analizar datos.

La presencia de una gran API hace que Pandas sea fácil de usar, pero cuando se trata de manejar y procesar conjuntos de datos de gran tamaño, no logra escalar los cálculos en todos los núcleos de la CPU. Dask, Vaex son bibliotecas de código abierto que escalan los cálculos para acelerar el flujo de trabajo.

La ingeniería de características y las exploraciones de características requieren iterar a través del marco de datos. Hay varios métodos …


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