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速度起飞！替代 pandas 的八个神库
大家好，之前介绍过不少关于pandas性能加速的技巧，但这些技巧再厉害，整体运行速度方面也会遇到瓶颈。本篇介绍8个可以替代pandas的库，在加速技巧之上，再次打开速度瓶颈，大大提升数据处理的效率。1.DaskDask在大于内存的数据集上提供多核和分布式并行执行。在Dask中，一个DataFrame

使用Dask在Python中进行并行计算
 Dask库可以将Python计算扩展到多个核心甚至是多台机器。关于Python性能的一个常见抱怨是全局解释器锁（GIL）。由于GIL，同一时刻只能有一个线程执行Python字节码。因此，即使在现代的多核机器上，使用线程也不会加速计算。但当你需要并行化到多核时，你不需要放弃使用Python

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