Habilidades vaex
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vaex

Seguro ⚙️ Comandos externos📁 Acesso ao sistema de arquivos🌐 Acesso à rede

Analise conjuntos de dados massivos com Vaex

Também disponível em: davila7

Processar grandes conjuntos de dados tabulares que excedem a RAM exige ferramentas especializadas. O Vaex permite operacoes de DataFrame fora da memoria, avaliacao preguiçosa e processamento de bilhoes de linhas por segundo em conjuntos de dados grandes demais para a memoria. Perfeito para dados astronomicos, series temporais financeiras e analise cientifica em larga escala.

Suporta: Claude Codex Code(CC)
📊 71 Adequado
1

Baixar o ZIP da skill

2

Upload no Claude

Vá em Configurações → Capacidades → Skills → Upload skill

3

Ative e comece a usar

Testar

A utilizar "vaex". Load my parquet file and show statistics

Resultado esperado:

  • DataFrame shape: (10,000,000, 15) rows x columns
  • Column types: int64 (5), float64 (7), string (3)
  • Memory usage: 0.5 GB (virtual columns)
  • Mean age: 34.2 | Std income: 45200.5

A utilizar "vaex". Filter and group data

Resultado esperado:

  • Filtered to 2.3 million rows (age > 25)
  • Group by category results:
  • - Electronics: 450K rows, mean $52,000
  • - Clothing: 890K rows, mean $31,000
  • - Home: 960K rows, mean $42,000

A utilizar "vaex". Convert CSV to HDF5 for performance

Resultado esperado:

  • Original CSV: 15 GB, 45 minutes to load
  • Converted HDF5: 8 GB, instant loading
  • Memory-mapped access - zero RAM for exploration

Auditoria de Segurança

Seguro
v4 • 1/17/2026

This is a pure documentation skill for the Vaex Python library. All 498 static findings are false positives caused by markdown code block formatting. The scanner misinterpreted backticks in code examples as Ruby/shell commands, flagged memory-mapping as filesystem access, and misidentified DataFrame inspection methods as reconnaissance. No executable code, credential handling, or malicious patterns exist.

8
Arquivos analisados
6,268
Linhas analisadas
3
achados
4
Total de auditorias

Fatores de risco

⚙️ Comandos externos (7)
SKILL.md:32-178 references/core_dataframes.md:15-156 references/data_processing.md:11-554 references/io_operations.md:19-702 references/machine_learning.md:7-727 references/performance.md:11-570 references/visualization.md:20-612
📁 Acesso ao sistema de arquivos (3)
references/io_operations.md:10-13 references/io_operations.md:22-48 references/performance.md:259-262
🌐 Acesso à rede (2)
references/io_operations.md:474 skill-report.json:6
Auditado por: claude Ver Histórico de Auditoria →

Pontuação de qualidade

45
Arquitetura
100
Manutenibilidade
87
Conteúdo
21
Comunidade
100
Segurança
91
Conformidade com especificações

O Que Você Pode Construir

Explorar conjuntos de dados com bilhoes de linhas

Analise conjuntos de dados CSV/HDF5 massivos de forma interativa sem restricoes de memoria ou pre-processamento.

Processar dados astronomicos

Trabalhe com conjuntos de dados cientificos em escala de terabytes usando computacao fora da memoria e avaliacao preguiçosa.

Construir pipelines escalaveis

Crie fluxos de engenharia de atributos e ML que lidam com conjuntos de dados que excedem a RAM disponivel.

Tente Estes Prompts

Carregar conjunto de dados grande 
Use Vaex to open my HDF5 file at data/large_dataset.hdf5 and show its structure, column types, and row count.
Filtrar e agregar 
Filter the dataset for records where age > 25 and calculate the mean and standard deviation of income grouped by category.
Criar visualizacao 
Create a heatmap showing the relationship between x and y coordinates with 100 bins on each axis.
Construir pipeline de ML 
Use Vaex ML to create a StandardScaler for features age and income, then apply PCA for dimensionality reduction.

Melhores Práticas

  • Use formatos HDF5 ou Apache Arrow para carregamento instantaneo com memory-mapped em vez de CSV
  • Aproveite colunas virtuais e expressoes para computacoes sem materializar dados
  • Agrupe operacoes com delay=True ao realizar varias agregacoes para eficiencia

Evitar

  • Evite carregar conjuntos de dados inteiros na RAM - use vaex.open() para acesso com memory-mapped
  • Nao converta grandes conjuntos de dados para pandas - use operacoes Vaex em todo o pipeline
  • Evite varias exportacoes pequenas - agrupe escritas e use formatos eficientes como HDF5

Perguntas Frequentes

O que torna o Vaex diferente do pandas?
O Vaex usa avaliacao preguiçosa e memory-mapping para processar conjuntos de dados maiores que a RAM sem carregar tudo na memoria.
Quais formatos de arquivo o Vaex suporta?
O Vaex suporta formatos HDF5, Apache Arrow, Parquet, CSV e FITS com carregamento memory-mapped para acesso eficiente.
O Vaex lida com conjuntos de dados com bilhoes de linhas?
Sim, o Vaex pode processar mais de um bilhao de linhas por segundo usando operacoes C++ otimizadas e computacao fora da memoria.
O Vaex oferece suporte a machine learning?
O Vaex ML oferece transformers, encoders, PCA, K-means e integracao com scikit-learn, XGBoost e LightGBM.
Como funciona a avaliacao preguiçosa?
As operacoes nao sao executadas ate que os resultados sejam necessarios, permitindo agrupamento eficiente e uso minimo de memoria.
O Vaex pode acessar armazenamento em nuvem?
O Vaex pode ler de S3, GCS e outros armazenamentos em nuvem usando protocolos como os prefixos s3:// e gs://.

Detalhes do Desenvolvedor

Licença

MIT license

Repositório

https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/vaex

Referência

main

Estrutura de arquivos

📁 references/

📄 core_dataframes.md

📄 data_processing.md

📄 io_operations.md

📄 machine_learning.md

📄 performance.md

📄 visualization.md

📄 SKILL.md