Как загрузить огромный Датасет в Pandas |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2024-09-20 12:24 В этом видеоуроке мы научимся загружать огромные датасеты в Python с помощью библиотеки Pandas. Мы рассмотрим все этапы работы с большими объемами данных, начиная от выбора правильного формата файла до оптимизации производительности вашего кода. Для начала мы обсудим, какие типы данных лучше всего подходят для больших наборов данных и почему CSV файлы часто становятся неэффективными при работе с ними. Затем мы перейдем к использованию библиотек, таких как Dask и HDF5, которые позволяют работать с огромными наборами данных гораздо быстрее и эффективнее. Мы также покажем, как правильно структурировать ваш код, чтобы он работал максимально быстро и без ошибок. Это включает в себя использование параллельных вычислений, распределение задач между несколькими процессорами и многое другое. К концу этого урока вы будете готовы к работе с любым большим набором данных, который может встретиться вам в вашей профессиональной деятельности. Источник: www.youtube.com Комментарии: |
|