随着社会的发展，5G和云技术的普及，数据也越来越方便搜集存储。随之而来的就是数据越来越大，数据科学家面对 50GB 甚至 500GB 大小的数据集的情况变得越来越普遍。海量数据的处理也变的越来困难和重要。本文推荐处理大数据的一个Python库，Vaex。Vaex 是一个开源的数据框架库（类似于Pandas），用于可视化和探索大型表格数据集。Vaex使用内存映射，零内存复制策略和惰性计算来获得最佳性能。

1. 性能：适用于海量表格数据，流程>109 行/秒
2. 惰性/虚拟列：动态计算，不浪费内存
3. 高效的内存在执行过滤/选择/子集时没有内存副本
4. 可视化：直接支持，单线通常就足够了
5. 用户友好的API：您只需要处理DataFrame对象，而制表符完成+ docstring可以帮助您：ds.mean<tab>，感觉与Pandas非常相似
6. Jupyter集成：vaex-jupyter将在Jupyter笔记本和Jupyter实验室中为您提供交互式可视化和选择。
7. 精益：分成多个包。

• vaex-core：DataFrame和核心算法，将numpy数组作为输入列。
• vaex-hdf5：将内存映射的numpy数组提供给DataFrame。
• vaex-arrow：箭头支持跨语言数据共享。
• vaex-viz：基于matplotlib的可视化。
• vaex-jupyter：基于Jupyter小部件/ ipywidgets，bqplot，ipyvolume和ipyleaflet的交互式可视化。
• vaex-astro：与天文学有关的转换和FITS文件支持。
• vaex-server：提供服务器以远程访问DataFrame。
• vaex-distributed：（概念证明）将多个服务器/群集组合到单个DataFrame中，以进行分布式计算。
• vaex-qt：使用Qt GUI编写的程序。
• vaex：安装上述所有程序的Meta软件包。
• vaex-ml：机器学习

Vaex 官方网站：https://vaex.io/ 

文档：https://docs.vaex.io/

GitHub：https://github.com/vaexio/vaex

PyPi：https://pypi.python.org/pypi/vaex/