python教程70--基于datatable数据分析提速操作

本文主要是介绍python教程70--基于datatable数据分析提速操作，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

streamlit以后可以完全替代flask，现在国内几乎找不到相关的学习资料。

今天周六看了一个上午，跟着官方的dome运行，也没学出什么名堂。官方网站挂在下面，谁有什么学习心得欢迎交流。

https://streamlit.io/https://streamlit.io/介绍一个新的库datatable。

1、安装

在MacOs中，datatable可简单地利用pip进行安装：

pip install datatable

在Linux中，利用二进制发行版，就可以实现安装，如下所示：

# If you have Python 3.5

pip install

# If you have Python 3.6pip install

Python的datatable模块相当于是一个在单节机器上，以尽可能最大的速度运行大数据（达100GB）的工具包。datatable由H2O.ai 出资开发，其首个使用者是 Driverless.ai。

此工具箱与panda非常相似，但更侧重于速度和大数据支持。

这篇关于python教程70--基于datatable数据分析提速操作的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！

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