对于Pandas运行速度的提升方法，之前已经介绍过很多回了，里面经常提及Dask，很多朋友没接触过可能不太了解，今天就推荐一下这个神器。

1、什么是Dask？

Pandas和Numpy大家都不陌生了，代码运行后数据都加载到RAM中，如果数据集特别大，我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合RAM，这时候Dask来了。

Dask是开源免费的。它是与其他社区项目（如Numpy，Pandas和Scikit-Learn）协调开发的。

官方：https://dask.org/

Dask支持Pandas的DataFrame和NumpyArray的数据结构，并且既可在本地计算机上运行，也可以扩展到在集群上运行。

基本上，只要编写一次代码，使用普通的Pythonic语法，就可在本地运行或部署到多节点集群上。这本身就是一个很牛逼的功能了，但这还不是最牛逼的。

我觉得Dask的最牛逼的功能是：它兼容大部分我们已经在用的工具，并且只需改动少量的代码，就可以利用自己笔记本电脑上已有的处理能力并行运行代码。而并行处理数据就意味着更少的执行时间，更少的等待时间和更多的分析时间。

下面这个就是Dask进行数据处理的大致流程。

2、Dask支持哪些现有工具？

这一点也是我比较看中的，因为Dask可以与Python数据处理和建模的库包兼容，沿用库包的API，这对于Python使用者来说学习成本是极低的。而像Hadoop、Spark这种大数据处理是有很高的学习门槛和时间成本的。

目前，Dask可支持pandas、Numpy、Sklearn、XGBoost、XArray、RAPIDS等等，光是这几项我觉得就足够用了，至少对于常用的数据处理、建模分析是完全覆盖得掉的。

很多人学习python，不知道从何学起。 很多人学习python