Библиотека Python для интерактивного визуального анализа pandas-, polars- и pyarrow-датафреймов с помощью drag-and-drop в Jupyter.
16 тыс.+3 за неделю893PythonApache-2.0Обновлён 2 месяца назад
vaexio/vaex
Библиотека DataFrame для Python: позволяет лениво исследовать и визуализировать табличные наборы данных с миллиардами строк, не загружая их целиком в память.
Open source альтернатива:Tableau
- Звёзды
- 8,516
- Форки
- 599
- Открытые issues
- 556
- Последний коммит
- 16 часов назад
Что это?
Vaex — библиотека Python для работы с большими табличными наборами данных, которые не помещаются в память. Она предоставляет API DataFrame, похожий на Pandas, но хранит данные на диске с помощью memory mapping и лениво вычисляет выражения, поэтому фильтрация и преобразования не создают копии данных.
Библиотека вычисляет статистики — например, среднее, сумму, количество и стандартное отклонение — по N-мерным сеткам и поддерживает визуализацию с помощью гистограмм, графиков плотности и 3D-рендеринга объёмов. Файлы HDF5 и Apache Arrow открываются с помощью memory mapping; также поддерживается ленивая потоковая загрузка из S3. При объединении таблиц правая таблица не материализуется.
Vaex интегрируется с Jupyter и Voila для работы с ноутбуками и дашбордами, а также включает утилиты машинного обучения, не требующие явного построения пайплайнов. Библиотеку можно установить через pip или conda.
Ключевые возможности
- 01Открытие файлов HDF5 и Apache Arrow с помощью memory mapping
- 02Ленивое вычисление выражений без копирования данных
- 03Параллельные группировки и агрегации, в том числе по категориям
- 04Объединение таблиц без материализации правой таблицы
- 05Визуализация с помощью гистограмм, графиков плотности и 3D-рендеринга объёмов
Сценарии использования
- Исследование таблиц размером в несколько гигабайт или с миллиардами строк на одном ноутбуке
- Создание интерактивных графиков плотности и гистограмм для больших наборов данных
- Обучение моделей scikit-learn на очень больших табличных данных
- Создание интерактивных дашбордов в Jupyter или Voila
Быстрый старт
- 1
Установите Vaex с помощью pip
pip install vaex - 2
Или установите Vaex с помощью conda из conda-forge
conda install -c conda-forge vaex
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое vaex?
- Библиотека DataFrame для Python: позволяет лениво исследовать и визуализировать табличные наборы данных с миллиардами строк, не загружая их целиком в память. Vaex — библиотека Python для работы с большими табличными наборами данных, которые не помещаются в память. Она предоставляет API DataFrame, похожий на Pandas, но хранит данные на диске с помощью memory mapping и лениво вычисляет выражения, поэтому фильтрация и преобразования не создают копии данных.
- vaex можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- vaex распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- vaex всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в vaex — 6 нояб. 2026 г..
- Для чего можно использовать vaex?
- Исследование таблиц размером в несколько гигабайт или с миллиардами строк на одном ноутбуке Создание интерактивных графиков плотности и гистограмм для больших наборов данных Обучение моделей scikit-learn на очень больших табличных данных Создание интерактивных дашбордов в Jupyter или Voila
- Как установить vaex?
- Установите Vaex с помощью pip: pip install vaex Или установите Vaex с помощью conda из conda-forge: conda install -c conda-forge vaex
- Где скачать vaex?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/vaexio/vaex
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Лёгкая библиотека Python для описания преобразований данных в виде тестируемых, документируемых DAG, которые можно запускать везде, где работает Python.
2,6 тыс.+2 за неделю230Jupyter NotebookApache-2.0Обновлён вчера
Java-библиотека для работы с датафреймами: загрузка, очистка, преобразование и сводный анализ табличных данных, а также построение графиков на базе Plotly.
3,8 тыс.648JavaApache-2.0Обновлён 3 месяца назад
Веб-ноутбук для интерактивной аналитики данных: SQL, Scala, Python и другие интерпретаторы работают в общих документах.
6,7 тыс.+2 за неделю2,8 тыс.JavaApache-2.0Активно поддерживаетсяОбновлён 3 дня назад
Библиотека Python, которая превращает скрипты в интерактивные веб-приложения: дашборды, отчёты и чаты.
46,2 тыс.+73 за неделю4,4 тыс.PythonApache-2.0Активно поддерживаетсяОбновлён 16 часов назад
Открытый формат таблиц и файлов для lakehouse-систем с мультимодальными AI-данными, векторным и полнотекстовым поиском и быстрым произвольным доступом к данным в объектном хранилище.
7,3 тыс.+31 за неделю926RustApache-2.0Обновлён 13 часов назад