대규모 데이터를 처리하려면 일반적으로 메모리 문제와 실행 시간 문제와 같은 어려움을 겪을 수 있습니다. 특히 PDF 파일과 같은 문서 데이터는 이러한 문제를 야기할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Vaex를 사용할 수 있습니다.

Vaex는 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리하기 위한 Python 라이브러리입니다. Vaex는 다수의 기능과 데이터 처리 작업을 신속하게 처리할 수 있는 기능을 제공합니다. Vaex는 NumPy와 유사한 API를 제공하며, 데이터셋을 위한 통계, 필터링, 변환, 그룹화 등과 같은 연산을 지원합니다.

Vaex를 사용한 문서 데이터 처리 예제

다음은 Vaex를 사용하여 대규모 PDF 및 문서 데이터를 처리하는 간단한 예제입니다.

import vaex

# 대규모 PDF 파일을 읽어들입니다.
df = vaex.from_csv('documents.csv')

# 데이터 필터링
filtered_df = df[df['category'] == 'PDF']

# 필요한 컬럼 선택
selected_df = filtered_df[['title', 'text']]

# 텍스트 데이터 전처리
preprocessed_df = selected_df.apply(lambda x: x.lower(), ['text'])
preprocessed_df = preprocessed_df.apply(lambda x: x.replace('\n', ' '), ['text'])

# 통계 계산
word_count = preprocessed_df['text'].apply(lambda x: len(x.split(' ')))

# 결과 출력
print(word_count.mean())

이 예제는 documents.csv라는 대규모 문서 데이터셋을 가정하고 있습니다. 데이터셋에서는 각 문서의 제목과 내용이 포함되어 있습니다.

첫 번째 단계에서는 Vaex를 사용하여 CSV 파일을 읽어들입니다. 그런 다음 데이터를 필터링하고 필요한 컬럼을 선택합니다. 선택된 텍스트 컬럼은 전처리 단계에 사용되며, 모든 텍스트를 소문자로 변환하고 새 줄 문자를 공백으로 대체합니다.

마지막으로, 전처리된 텍스트에 대해 단어 수를 계산하고 평균을 구하는 작업이 수행됩니다.

이 예제는 Vaex를 사용하여 대규모 문서 데이터를 효율적으로 처리하는 몇 가지 기본적인 작업을 보여줍니다. Vaex의 다양한 기능을 사용하면 데이터 처리 작업을 더욱 쉽게 수행할 수 있습니다.

Vaex에 대해 더 많은 정보를 얻으려면 공식 문서를 참조하십시오: Vaex 공식 문서

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