许多组织都想尽可能多地收集和利用数据，从而改进业务、增加收入
和提升影响力。因此，数据科学家们要面对 50GB，甚至 500GB 数据集的
场景变得越来越普遍。
目前，这些数据集处理起来有点麻烦。就大小而言，它们可以放进你
笔记本电脑的硬盘里，但却无法装入内存。所以，仅仅打开和查看它们就
很困难，更何况进一步探索和分析。
处理这样的数据集时，一般有 3 种策略。
第 1 种是对数据进行子抽样，但它有一个明显缺点：可能因忽略部分
数据而错失关键信息，甚至误解数据表达的含义。
第 2 种是使用分布式计算。虽然在某些情况下这是一种有效的方法，
但是管理和维护集群会带来巨大开销。想象一下，要为一个刚超出内存大
小、大概 30-50GB 的数据集就建立一套集群，对我来说，这似乎有点“用
力过猛”。
第 3 种是租用一个内存大小等同于数据集大小的强大云服务实例，例
如，AWS 提供了 TB 级内存的云服务实例。但这种情况还需要管理云数
据存储空间，并且在每次实例启动时都要等待数据从存储空间传输到实例。
另外还需要应对数据上云的合规性问题，以及忍受在远程机器上工作带来
的不便。更别提成本，虽然开始会比较低，但随着时间推移会快速上涨。
本文向你展示一种全新方法，它更快、更安全，可以更方便、全面地
对几乎任意大小的数据集进行数据科学研究，只要这个数据集能装进你的
笔记本电脑、台式机或者服务器的硬盘里就行。
Vaex
Vaex 是一个开源的 DataFrame 库，对于和你硬盘空间一样大小的表
格数据集，它可以有效进行可视化、探索、分析乃至实践机器学习。
为实现这些功能，Vaex 采用内存映射、高效的核外算法和延迟计算
等概念。所有这些都封装为类 Pandas 的 API，因此，任何人都能快速上手。
10 亿级出租车的数据分析
为阐述这些概念，我们对一个远超出一般笔记本电脑内存大小的数据
集进行简单地探索分析。
这里，我们使用 New York City(NYC) Taxi 数据集，它包含了标志性
的黄色出租车 2009 年到 2015 年间超过十亿次的出租车行程信息。
数据从网站下载，提供 CSV 格式。完整分析可以单独查看这个
Jupyter notebook。
数据科学快乐！
Vaex 官方网站： https://vaex.io/。
