Python數據預處理：使用Dask和Numba並行化加速

如果你善於使用Pandas變換數據、創建特徵以及清洗數據等，那麼你就能夠輕鬆地使用Dask和Numba並行加速你的工作。單純從速度上比較，Dask完勝Python，而Numba打敗Dask，那麼Numba+Dask基本上算是無敵的存在。將數值計算分成Numba sub-function和使用Dask map_partition+apply，而不是使用Pandas。對於100萬行數據，使用Panda

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