python大数据处理太慢

xiaofei
大数据处理
2025-07-18 14:50:20
4

接下来为大家讲解python大数据处理太慢，以及python操作大数据涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

1、Python数据预处理:使用Dask和Numba并行化加速
2、excel总是出现正在计算8个线程,运行非常缓慢,筛选复制都很
3、学会使用Python中的large函数提高数据处理效率掌握large函数的基本用法...
4、普通数据与大数据的区别是什么
5、python跑几百万条数据要多久(2023年最新整理)
6、python运行两万条数据要多久(python如何输出一年有多少秒)

Python数据预处理:使用Dask和Numba并行化加速

在Python数据处理领域，Dask和Numba是两个常用的并行化工具，它们能够显著提高数据处理速度。首先，Dask是一个并行计算库，可以处理大规模数据集。它能够将数据集分割成更小的块，然后在多核处理器上并行处理这些块。Dask还支持Pandas语法，使得它易于与现有的Pandas代码集成。

Dask使用pandas或NumPy的分片策略实现数据切分。数据分片可以带来显著的并行查询优势，但跨节点的数据传输成本需要权衡。持久化机制可以减少不必要的重复计算，提高处理效率。分布式调度与优化：Dask的分布式调度器支持多机器和云服务，提供多线程、多进程选项，可根据硬件资源灵活配置。

（图片来源网络，侵删）

Dask通过pandas或NumPy的分片实现数据切分，但要避免不必要的重复计算，例如，解析Amount列后将其持久化，减少后续的重复处理。数据分片带来的并行查询优势显著，但跨节点的数据传输成本不可忽视，需明智地选择何时进行持久化。

使用 Numba 可以通过在函数上添加一个装饰器（如 @jit）来加速代码，而无需改变代码结构，与使用具有类型定义的 Cython 类似，但更简单，因为 Numba 与 Python 的语法兼容。Numba 的工作原理是将 Python 函数转换为中间表达式，进行类型推断，然后转换为 LLVM 可解释代码，最终生成机器码。

excel总是出现正在计算8个线程,运行非常缓慢,筛选***都很

1、面对Excel运行缓慢的问题，尤其是当大量公式存在或数据量庞大时，优化方法主要包括学习并运用Power Query （PQ）、Visual Basic for Applications （VBA）或 Python。接下来，我将分享实际经历与建议，帮助解决这一困扰。曾为某上市公司处理过复杂数据，涉及10个工作表，每表50万数据。

（图片来源网络，侵删）

2、首先我们先打开excel，打开之后新建。新建之后我们进入到工作表，点击右上角的菜单。打开之后下面依次点击其他命令。打开之后我们进入到设置里面，下面有一个高级设置。在高级设置下有一个线程的选择。我们需要勾选上，设置为电脑CPU的最大值。

3、Excel计算线程很慢，可以通过以下方法进行优化：更改计算选项：打开Excel的设置对话框。选择“公式”选项卡。将自动重算改为手动重算。这样可以减少系统资源的占用，特别是在处理大量数据或复杂公式时。手动触发计算：当公式包含的单元格内容被修改后，公式结果不会自动更新。

学会使用Python中的large函数提高数据处理效率掌握large函数的基本用法...

1、使用large函数可以轻松地从给定的一组数据中选取最大值。该函数的语法为：large（range，n），其中range表示数据集，n表示要选取的最大值的位置。使用large（[1，5，3，9，2]，1）将会返回9，即该数据集中的最大值。使用large函数选取最小值与选取最大值类似，large函数也可以帮助我们从一组数据中选取最小值。

2、使用LARGE函数结合MOD和INDEX函数：步骤：首先，使用LARGE函数找到最大值，但由于可能存在重复值，需要结合MOD和INDEX函数进行精确提取。公式：=INDEX，ROW），100）。这个公式通过扩大成绩并减去行号的方式，为相同分数赋予不同的权重，从而可以准确提取前3名。

3、另一种改进方法是***用流式文件上传，即逐块读取并发送文件内容，而不是一次性加载到内存中。

普通数据与大数据的区别是什么

大数据和普通数据的区别主要体现在以下几个方面：数据规模：大数据：通常指的是规模庞大到无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***。普通数据：规模相对较小，可以使用常规软件工具进行轻松处理和分析。

大数据和普通数据的区别主要体现在以下几个方面：数据规模和范围：大数据：是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***，通常具有海量、高增长率和多样化的特点。普通数据：则是相对较小的数据集，可以使用常规软件工具进行处理和管理。

大数据和普通数据的区别主要体现在以下几个方面：规模与范围：大数据：通常指的是规模极其庞大，无法在常规时间范围内用普通软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***。它包含了海量的信息，具有高增长率和多样化的特点。

python跑几百万条数据要多久(2023年最新整理)

Python存200w数据到数据库需要多久Python存200w数据到数据库需要474秒，因为正常的三万八千条数据仅需要9秒，以此类推出200万需要的时间。

首先链家网二手房主页最多只显示100页的房源数据，所以在收集二手房房源信息页面URL地址时会收集不全，导致最后只能***集到部分数据；解决方法是解决措施：将所有二手房数据分区域地进行爬取，100页最多能够显示3000套房，该区域房源少于3000套时可以直接爬取，如果该区域房源超过3000套可以再分成更小的区域。

学python要多久学python要半年到一年时间。如果是自学，从零基础学习python，需要大约一年的时间，这取决于每个人的理解。如果有其他编程语言的经验，这是比较快的开始。可以写一些简单的Python语言中使用2—3个月。只要学习系统，可以更好的掌握Python技能。

第三阶段是网络爬虫的学习，一般是3周左右。用Scrapy框架和MongoDB实现百万量数据的爬取；第四阶段是人工智能的学习了，大约需要六周。了解行业中流行的数据模型和算法，使用主流人工智能框架进行项目开发最后一阶段是就业指导，帮助学院修改简历，提供多方面的就业服务。