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Steve Kossouho
2025-10-24 22:29:15 +02:00
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documentation/03.1-pandas-modin.md
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@@ -88,7 +88,8 @@ Modin utilise une technique de **partitionnement** pour diviser le fichier en mo
## Opérations de transformation
Modin prend en charge la plupart des opérations Pandas standard comme `groupby`{.py}, `merge`{.py}, et `join`{.python}. Ces opérations sont distribuées, ce qui permet de les réaliser rapidement.
Modin prend en charge la plupart des opérations Pandas standard comme `groupby`{.py}, `merge`{.py}, et `join`{.python}.
Ces opérations sont distribuées, ce qui permet de les réaliser rapidement.
```python {.numberLines}
# GroupBy avec Modin
@@ -116,7 +117,8 @@ mdf = mpd.read_csv("large_dataset.csv")
%time mdf.groupby("column_name").mean()
```
Modin affiche un temps de calcul inférieur en utilisant plusieurs cœurs. Cela ne se verra que lorsque vous travaillez avec des jeux de données volumineux.
Modin affiche un temps de calcul inférieur en utilisant plusieurs cœurs.
Cela ne se verra que lorsque vous travaillez avec des jeux de données suffisamment volumineux.
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@@ -161,7 +163,8 @@ Modin détecte automatiquement le backend configuré et exécute les opérations
## Limitations et cas particuliers
Bien que Modin accélère de nombreuses opérations, certaines fonctionnalités de pandas ne sont pas encore entièrement prises en charge. Les opérations très complexes ou nécessitant un traitement unique peuvent ne pas bénéficier de la même accélération.
Bien que Modin accélère de nombreuses opérations, certaines fonctionnalités de pandas ne sont pas encore entièrement prises en charge.
Les opérations très complexes ou nécessitant un traitement unique peuvent ne pas bénéficier de la même accélération.
Quelques limitations à garder en tête :