데이터 처리 작업은 많은 컴퓨팅 리소스와 시간을 요구합니다. 그러나 Vaex를 사용하면 데이터 프레임을 효율적으로 조작할 수 있으며, 병렬 처리를 통해 작업 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.

Vaex는 큰 데이터셋을 처리하는 데 최적화된 라이브러리입니다. Pandas와 유사한 API를 제공하지만, 데이터를 메모리에 로드하지 않고 원본 데이터 파일에 직접 접근하여 처리하는 특징이 있습니다. 이를 통해 많은 양의 데이터를 신속하게 처리할 수 있습니다.

Vaex를 사용하면 데이터 프레임을 병렬 처리하여 작업 속도를 향상시킬 수 있습니다. Vaex는 내부적으로 스레드와 프로세스 간의 병렬 처리를 지원합니다. 이를 활용하면 여러 작업을 동시에 실행할 수 있어 전체 작업 시간을 크게 단축시킬 수 있습니다.

아래는 예시입니다. 100GB 크기의 대용량 CSV 파일을 로드하고, 조건에 맞는 데이터를 필터링하고, 특정 열을 기준으로 정렬하는 작업을 병렬 처리로 수행하는 코드입니다.

import vaex

# 대용량 CSV 파일 로드
df = vaex.from_csv('large_dataset.csv')

# 조건에 맞는 데이터 필터링
df_filtered = df[df['category'] == 'Electronics']

# 특정 열을 기준으로 정렬
df_sorted = df_filtered.sort(['price'], ascending=False)

위의 코드는 Vaex를 사용하여 데이터 프레임을 병렬로 처리하는 간단한 예시입니다. Vaex의 내부 구조에 따라 데이터프레임 조작 작업이 자동으로 병렬 처리되며, 처리 속도가 크게 향상됩니다.

Vaex는 Python 기반으로 작성된 오픈 소스 라이브러리이며, 공식 문서에서 더 많은 정보를 찾을 수 있습니다.

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