Wie können „low_memory=False“ und „dtype“ die Speichereffizienz in Pandas „read_csv“ verbessern?

Pandas read_csv: Erkundung der Optionen „low_memory“ und „dtype“

Beim Verwenden der Funktion „read_csv“ zum Laden von Daten aus einer CSV-Datei kann es zu einem Fehler beim Hervorheben gemischter Datentypen kommen bestimmte Spalten. Diese Fehlermeldung enthält normalerweise den Vorschlag, die dtype-Option anzugeben oder den low_memory-Parameter zu deaktivieren.

Low_memory verstehen

Im Gegensatz zu ihrem Namen hat die low_memory-Option keinen wirklichen Einfluss auf die Speichernutzung. Stattdessen bestand der Zweck darin, geeignete Datentypen für jede Spalte auf der Grundlage der anfänglichen Analyse der Daten abzuschätzen. Dieser Ansatz wurde jedoch aufgrund seiner Ineffizienz abgelehnt.

Warum low_memory=False hilft

Das Deaktivieren von low_memory führt dazu, dass Pandas das Erraten von Datentypen aufschiebt, bis die gesamte Datei gelesen ist. Diese Verzögerung reduziert den Speicheraufwand, der mit der Vorabanalyse jeder Spalte verbunden ist. Durch die explizite Angabe von Datentypen mithilfe des dtype-Parameters kann Pandas die Speicherzuweisung optimieren, indem jeder Spalte geeignete Datenstrukturen zugewiesen werden, was zu verbesserten Ladezeiten und Speichereffizienz führt.

Dtypes angeben

Datentypen angeben (dtypes) ist für eine effiziente Datenverarbeitung unerlässlich. Durch die Definition der erwarteten Datentypen für jede Spalte vermeidet Pandas den kostspieligen Prozess des Erratens von Typen, der zu unnötigem Speicherverbrauch und Verarbeitungsaufwand führen kann.

Verfügbare Datentypen

Pandas bietet eine große Auswahl von Datentypen, einschließlich:

• Numerische Typen (float, int, bool)
• Datums- und Uhrzeittypen (timedelta64[ns], datetime64[ns])
• Spezialisierte Typen (Kategorie, Punkt[])
• Sparse-Typen (Sparse, Sparse[int], Sparse[float])
• Intervalltyp für die Indizierung

Überlegungen

• Das Festlegen von dtype=object unterdrückt die Datentypwarnung, verbessert jedoch nicht die Speichereffizienz.
• Das Festlegen von dtype=unicode ist wirkungslos, da NumPy Unicode als Objekte behandelt.
• Die Verwendung von Konvertern kann Fehler verhindern, wenn auf ungültige Datenwerte gestoßen wird. Konverter sind jedoch rechenintensiv und sollten sparsam eingesetzt werden.

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