vaex

Was macht vaex?

Übersicht

Vaex ist eine leistungsstarke Python-Bibliothek für träge, out-of-core DataFrames, die die Verarbeitung und Visualisierung tabellarischer Datensätze ermöglicht, die zu groß für den Arbeitsspeicher sind. Vaex kann über eine Milliarde Zeilen pro Sekunde verarbeiten und ermöglicht so die interaktive Datenexploration und -analyse von Datensätzen mit Milliarden von Zeilen.

Installation

Installieren Sie das vollständige Metapaket (empfohlen):

uv pip install vaex

Minimale Installation (nur das Nötigste):

uv pip install vaex-core vaex-viz vaex-hdf5 vaex-ml

Das Paket vaex ist ein Metapaket, das vaex-core, vaex-viz, vaex-hdf5, vaex-ml und andere Unterpakete einbindet. Die Arrow-Unterstützung ist in vaex-core enthalten (das separate Paket vaex-arrow ist veraltet). vaex-distributed ist zugunsten von vaex-enterprise veraltet.

Versionshinweise (vaex 4.19.0+): Python 3.12 und NumPy v2 erfordern vaex >= 4.19.0. Unter Windows benötigen Sie möglicherweise Python-Entwickler-Header, um die Abhängigkeit annoy zu erstellen.

Wann dieser Skill verwendet werden sollte

Verwenden Sie Vaex bei:

• Verarbeitung tabellarischer Datensätze, die größer als der verfügbare Arbeitsspeicher sind (Gigabyte bis Terabyte)
• Durchführung schneller statistischer Aggregationen auf massiven Datensätzen
• Erstellung von Visualisierungen und Heatmaps großer Datensätze
• Aufbau von Pipelines für maschinelles Lernen auf großen Datenmengen
• Konvertierung zwischen Datenformaten (CSV, HDF5, Arrow, Parquet)
• Bedarf an träger Evaluation und virtuellen Spalten zur Vermeidung von Speicher-Overhead
• Arbeiten mit astronomischen Daten, Finanzzeitreihen oder anderen großskaligen wissenschaftlichen Datensätzen

Vaex vs. Alternativen: Verwenden Sie polars, wenn die Daten in den Arbeitsspeicher passen und Sie maximale In-Memory-Geschwindigkeit benötigen. Verwenden Sie dask, wenn Sie verteiltes pandas/NumPy über einen Cluster benötigen. Verwenden Sie vaex für Einzelrechner-, Out-of-Core-Analysen auf tabellarischen Daten, die den Arbeitsspeicher übersteigen, mittels speicherabgebildeter HDF5/Arrow-Dateien.

Kernfähigkeiten

Vaex bietet sechs primäre Fähigkeitsbereiche, die jeweils im Detail in den Referenzdokumenten beschrieben sind:

1. DataFrames und Datenladen

Laden und Erstellen von Vaex-DataFrames aus verschiedenen Quellen, einschließlich Dateien (HDF5, CSV, Arrow, Parquet), pandas-DataFrames, NumPy-Arrays und Dictionaries. Siehe references/core_dataframes.md für:

• Effizientes Öffnen großer Dateien
• Konvertierung von pandas/NumPy/Arrow
• Arbeiten mit Beispieldatensätzen
• Verstehen der DataFrame-Struktur

2. Datenverarbeitung und -manipulation

Durchführung von Filtern, Erstellung virtueller Spalten, Verwendung von Ausdrücken und Aggregation von Daten, ohne alles in den Speicher zu laden. Siehe references/data_processing.md für:

• Filtern und Auswahlen
• Virtuelle Spalten und Ausdrücke
• Groupby-Operationen und Aggregationen
• Zeichenfolgenoperationen und Datums-/Uhrzeitverarbeitung
• Arbeiten mit fehlenden Daten

3. Leistung und Optimierung

Nutzen Sie Vaex' träge Evaluation, Caching-Strategien und speichereffiziente Operationen. Siehe references/performance.md für:

• Verstehen der trägen Evaluation
• Verwendung von delay=True zum Bündeln von Operationen
• Materialisieren von Spalten bei Bedarf
• Caching-Strategien
• Asynchrone Operationen

4. Datenvisualisierung

Erstellung interaktiver Visualisierungen großer Datensätze, einschließlich Heatmaps, Histogrammen und Streudiagrammen. Siehe references/visualization.md für:

• Erstellung von 1D- und 2D-Diagrammen
• Heatmap-Visualisierungen
• Arbeiten mit Auswahlen
• Anpassen von Diagrammen und Unterdiagrammen

5. Integration von maschinellem Lernen

Aufbau von ML-Pipelines mit Transformatoren, Encodern und Integration mit scikit-learn, XGBoost und anderen Frameworks. Siehe references/machine_learning.md für:

• Merkmalsskalierung und -kodierung
• PCA und Dimensionsreduktion
• K-Means-Clustering
• Integration mit scikit-learn/XGBoost/CatBoost
• Modellserialisierung und -bereitstellung

6. I/O-Operationen

Effizientes Lesen und Schreiben von Daten in verschiedenen Formaten mit optimaler Leistung. Siehe references/io_operations.md für:

• Dateiformatempfehlungen
• Exportstrategien
• Arbeiten mit Apache Arrow
• CSV-Verarbeitung für große Dateien
• Server- und Remote-Datenzugriff

Schnellstart-Muster

Für die meisten Vaex-Aufgaben folgen Sie diesem Muster:

import vaex

# 1. Öffnen oder Erstellen eines DataFrames
df = vaex.open('large_file.hdf5')  # oder .csv, .arrow, .parquet
# ODER
df = vaex.from_pandas(pandas_df)

# 2. Daten erkunden
print(df)  # Zeigt erste/letzte Zeilen und Spalteninfo
df.describe()  # Statistische Zusammenfassung

# 3. Virtuelle Spalten erstellen (kein Speicher-Overhead)
df['new_column'] = df.x ** 2 + df.y

# 4. Mit Auswahlen filtern
df_filtered = df[df.age > 25]

# 5. Statistiken berechnen (schnell, träge Evaluation)
mean_val = df.x.mean()
stats = df.groupby('category').agg({'value': 'sum'})

# 6. Visualisieren (df.viz ist der empfohlene Accessor seit vaex 4.0)
df.viz.heatmap(df.x, df.y, limits='99.7%', show=True)
# Legacy: df.plot1d() und df.plot() funktionieren weiterhin auf dem DataFrame

# 7. Bei Bedarf exportieren
df.export_hdf5('output.hdf5')

Arbeiten mit Referenzen

Die Referenzdateien enthalten detaillierte Informationen zu jedem Fähigkeitsbereich. Laden Sie Referenzen je nach Aufgabenstellung in den Kontext:

• Grundlegende Operationen: Beginnen Sie mit references/core_dataframes.md und references/data_processing.md
• Leistungsprobleme: Überprüfen Sie references/performance.md
• Visualisierungsaufgaben: Verwenden Sie references/visualization.md
• ML-Pipelines: Siehe references/machine_learning.md
• Datei-I/O: Konsultieren Sie references/io_operations.md

Best Practices

1. Verwenden Sie HDF5- oder Apache-Arrow-Formate für optimale Leistung bei großen Datensätzen
2. Nutzen Sie virtuelle Spalten anstelle der Materialisierung von Daten, um Speicher zu sparen
3. Bündeln Sie Operationen mit delay=True, wenn Sie mehrere Berechnungen durchführen
4. Exportieren Sie in effiziente Formate, anstatt Daten in CSV zu behalten
5. Verwenden Sie Ausdrücke für komplexe Berechnungen ohne Zwischenspeicherung
6. Profiling mit df.describe() und df.nbytes(), um Datenform und Speichernutzung zu verstehen

Häufige Muster

Muster: Konvertierung großer CSV-Dateien in HDF5

import vaex

# Große CSV-Datei träge öffnen (vaex 4.14+) oder from_csv zur Konvertierung in HDF5 verwenden
df = vaex.open('large_file.csv')
# df = vaex.from_csv('large_file.csv', convert='large_file.hdf5')

# In HDF5 exportieren für schnelleren zukünftigen Zugriff
df.export_hdf5('large_file.hdf5')

# Zukünftige Ladevorgänge sind sofort
df = vaex.open('large_file.hdf5')

Muster: Effiziente Aggregationen

# Verwenden Sie delay=True zum Bündeln mehrerer Operationen
mean_x = df.x.mean(delay=True)
std_y = df.y.std(delay=True)
sum_z = df.z.sum(delay=True)

# Alle gleichzeitig ausführen
results = vaex.execute([mean_x, std_y, sum_z])

Muster: Virtuelle Spalten für Feature Engineering

# Kein Speicher-Overhead – wird on-the-fly berechnet
df['age_squared'] = df.age ** 2
df['full_name'] = df.first_name + ' ' + df.last_name
df['is_adult'] = df.age >= 18

Ressourcen

Dieser Skill enthält Referenzdokumentation im Verzeichnis references/:

• core_dataframes.md - DataFrame-Erstellung, Laden und grundlegende Struktur
• data_processing.md - Filtern, Ausdrücke, Aggregationen und Transformationen
• performance.md - Optimierungsstrategien und träge Evaluation
• visualization.md - Plotten und interaktive Visualisierungen
• machine_learning.md - ML-Pipelines und Modellintegration
• io_operations.md - Dateiformate und Datenimport/-export

Zitieren von Scientific Agent Skills

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Kassis, T., Agarwal, V., He, Y., Patel, D., & Brueckner, A. M. (2026). Scientific Agent Skills: A Library of Procedural Knowledge for Research Agents. arXiv:2609.00065. https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.00065

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