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0.052 秒打开 100GB 数据,这个 Python 开源库火爆了!
本文转载自 GitHubDaily 许多组织都在尝试收集和利用尽可能多的数据,以改善其经营方式,增加收入和提升影响力。因此,数据科学家面对 50GB 甚至 500GB 大小的数据集情况变得越来越普遍。 不过,这类数据集使用起来不太容易。它们足够小,可以装入日常笔记本电脑的硬盘驱动器中,但同时大到无法装入 RAM,导致它们已经很难打开和检查,更不用说探索或分析了。 处理此类数据集时,通常采用
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