Wie lassen sich große Datensätze in Pandas mithilfe von Out-of-Core-Techniken effizient verwalten?

Massendaten-Workflows mit Pandas: Out-of-Core-Management

Einführung

Die Verwaltung großer Datenmengen ist eine häufige Herausforderung in der Datenanalyse. In diesem Artikel werden Best Practices für den Umgang mit „großen Datenmengen“, die keine verteilte Verarbeitung erfordern, aber die Speichergrenzen überschreiten, unter Verwendung von Pandas, einer beliebten Python-Datenbearbeitungsbibliothek, untersucht. Wir konzentrieren uns auf die dauerhafte Speicherung, Datenabfrage und Aktualisierung von Datensätzen, die zu groß sind, um in den Speicher zu passen.

Frage

Wie können wir einen Workflow für die Verwaltung großer Datensätze einrichten? Pandas, das die folgenden Aufgaben unterstützt:

1. Laden von Flatfiles in eine persistente Datenbank auf der Festplatte Struktur
2. Abfragen der Datenbank zum Abrufen von Daten für die Pandas-Analyse
3. Aktualisieren der Datenbank nach dem Ändern von Teilmengen in Pandas

Lösung

Datenspeicherung

Erwägen Sie die Verwendung von HDFStore, einem HDF5-basiertes Datenspeicherformat in Pandas. HDF5 ist für die effiziente Verarbeitung großer Datenmengen auf der Festplatte optimiert. Jede Gruppe in einem HDFStore kann eine bestimmte Teilmenge von Feldern darstellen, was effiziente Abfragen und Aktualisierungen ermöglicht.

Laden von Daten

Um Flatfiles iterativ in HDFStore zu laden, verwenden Sie chunk -basierte Verarbeitung. Lesen Sie die Dateien stapelweise, hängen Sie sie basierend auf der Feldkarte an die entsprechende Gruppe im HDFStore an und erstellen Sie Datenspalten für eine effiziente Unterauswahl.

Abfragen und Aktualisieren

Um Daten abzufragen und zu aktualisieren, verwenden Sie die Methoden select() und append() von HDFStore. Mit select() können Sie bestimmte Gruppen oder Teilmengen von Zeilen und Spalten abrufen. Mit append() können Sie neue Daten zu bestehenden Gruppen hinzufügen oder neue für neue Feldkombinationen erstellen.

Beispiel-Workflow

1. Erstellen Sie eine zu definierende Feldkarte Gruppen und Datenspalten in HDFStore.
2. Flachdateien Stück für Stück lesen.
3. Daten an Gruppen anhängen basierend auf der Feldkarte, Erstellen von Datenspalten für effiziente Abfragen.
4. Führen Sie Berechnungen durch und erstellen Sie neue Spalten in Pandas.
5. Fügen Sie neue Spalten an HDFStore hinzu und erstellen Sie nach Bedarf neue Gruppen.
6. Teilmengendaten für die Nachbearbeitung mit select_as_multiple().

Zusätzlich Überlegungen

• Definieren Sie Datenspalten sorgfältig, um Abfragen zu optimieren und Datenüberschneidungen zu verhindern.
• Verwenden Sie Indizes für Datenspalten, um die Leistung der Zeilenunterteilung zu verbessern.
• Aktivieren Komprimierung für effiziente Speicherung.
• Erwägen Sie die Implementierung von Funktionen, um die Datenstruktur zu abstrahieren und Daten zu vereinfachen Zugriff.

Durch die Nutzung von HDFStore und die Übernahme dieser Best Practices können Sie einen robusten Workflow für die Verwaltung großer Datensätze in Pandas einrichten und so eine effiziente Speicherung, Abfrage und Aktualisierung von Daten ermöglichen, die die Speicherbeschränkungen überschreiten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie lassen sich große Datensätze in Pandas mithilfe von Out-of-Core-Techniken effizient verwalten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!