Hier sind einige Titeloptionen, wobei das Fragenformat zu berücksichtigen ist und der Schwerpunkt auf der Handhabung großer DataFrames liegt: Option 1 (allgemein und direkt): * Wie kann man große DataFrames in Pandas effizient verarbeiten? Op

Pandas: Große Datenrahmen in Chunks schneiden

Bei der Arbeit mit umfangreichen Datenrahmen können Speicherfehler auftreten. Um dieses Problem zu lösen, ist die Partitionierung des Datenrahmens in überschaubare Teile unerlässlich. Bei diesem Ansatz wird der Datenrahmen in Scheiben aufgeteilt, durch eine Funktion zur Verarbeitung geleitet und die resultierenden Blöcke dann wieder zu einem einzigen, umfassenden Datenrahmen verkettet.

Stellen Sie sich beispielsweise einen großen Datenrahmen mit über 3 Millionen Datenzeilen vor. Um eine Speichererschöpfung zu vermeiden, können wir eine von zwei Methoden verwenden, um den Datenrahmen zu segmentieren:

• Chunked Slicing: Mithilfe des Listenverständnisses oder der array_split-Funktion von NumPy können wir eine Liste kleinerer erstellen Datenrahmen. Auf diese Blöcke kann dann einzeln zugegriffen oder parallel verarbeitet werden.
• Slicing nach eindeutigen Werten: Wenn der Datenrahmen eindeutige Werte in einer bestimmten Spalte (z. B. AcctName) enthält, können wir die Zeilen gruppieren durch diese Spalte und teilen Sie den Datenrahmen entsprechend auf.

Nach dem Schneiden werden die Blöcke einzeln mit einer bestimmten Funktion verarbeitet. Anschließend werden diese verarbeiteten Blöcke mithilfe der Concat-Funktion von Pandas wieder zu einem einzigen Datenrahmen zusammengefasst.

Dieser Ansatz ermöglicht eine effiziente Verarbeitung großer Datenrahmen und verringert gleichzeitig Speicherbeschränkungen. Indem wir den Datenrahmen in kleinere Teile aufteilen, können wir überwältigende Speicherressourcen vermeiden und eine reibungslose Ausführung gewährleisten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonHier sind einige Titeloptionen, wobei das Fragenformat zu berücksichtigen ist und der Schwerpunkt auf der Handhabung großer DataFrames liegt: Option 1 (allgemein und direkt): * Wie kann man große DataFrames in Pandas effizient verarbeiten? Op. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!