这样的工具可以处理大型数据集100 GB 到数 TB，但要完全利用它们的能力，往往需要更加昂贵的硬件而且和 pandas 不同，它。

作者Admond Lee编译ronghuaiyang前戏我们用Pandas来处理大量数据，而不是大数据，为什么呢？一起来看看吧pandas是。

大数据读取 pandas自带了常用文件的读取方法，例如csv文件对应的读取函数即为pdread_csv，这也是日常应用中经常接触的方法内存管理 严格来说，这可能并不是大数据处理中才涉及到的问题，而是由Python的变量管理特性决定的时间字段的处理 给定的大文件中，时间字段是一个包含年月日时分秒的字符串列，虽然在read_csv方法中自带了时间解析参数。

是一个专为高效处理大规模数据而设计的 Python 库与 Pandas 类似，Vaex 提供了类似的 DataFrame 结构和操作接口，但是它使用。

Python数据分析必学利用Pandas快速处理大数据在当今数据驱动的时代，数据分析已成为企业和个人决策中不可或缺的一部分。

到这里，你已经掌握了用Pandas处理大数据的基本技能，包括读取数据数据筛选数据分组和聚合数据转换数据可视化以及处。