dask

Name: dask
Author: LeoLin990405

Dados e Análise

Autor: LeoLin990405

Distributed computing for larger-than-RAM pandas/NumPy workflows. Use when you need to scale existing pandas/NumPy code beyond memory or across clusters. Best for parallel file processing, distributed ML, integration with existing pandas code. For out-of-core analytics on single machine use vaex; for in-memory speed use polars.

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Atualizado há 5 meses

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/plugin marketplace add LeoLin990405/claude-code-skills

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Dask

Overview

Dask is a Python library for parallel and distributed computing that enables three critical capabilities:

Larger-than-memory execution on single machines for data exceeding available RAM
Parallel processing for improved computational speed across multiple cores
Distributed computation supporting terabyte-scale datasets across multiple machines

Dask scales from laptops (processing ~100 GiB) to clusters (processing ~100 TiB) while maintaining familiar Python

[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]

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