python教程70--基于datatable数据分析提速操作

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/python教程70--基于datatable数据分析提速操作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

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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。 

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