Backend-EntwicklungPython-TutorialWie kann Pandas große Datensätze, die nicht in den Speicher passen, effizient verarbeiten?Wie kann Pandas große Datensätze, die nicht in den Speicher passen, effizient verarbeiten?
Umgang mit großen Datensätzen in Pandas mit Workflows
Viele reale Anwendungen beinhalten Datensätze, die zu groß sind, um in den Speicher zu passen. Pandas bietet Out-of-Core-Unterstützung für den effektiven Umgang mit solchen Daten. In diesem Artikel werden Best Practices für die Durchführung zentraler Arbeitsabläufe mit Pandas erläutert.
1. Laden von Flatfiles in eine permanente Datenbankstruktur auf der Festplatte
Verwenden Sie HDFStore, um große Datensätze auf der Festplatte zu speichern. Durchlaufen Sie Dateien und hängen Sie sie an HDFStore an. Lesen Sie dabei Stück für Stück, um Speicherprobleme zu vermeiden. Definieren Sie eine Gruppenzuordnung, die Feldgruppen und Datenspalten verknüpft, um später eine effiziente Auswahl zu ermöglichen.
2. Abfragen der Datenbank zum Abrufen von Daten
Um Daten für Pandas-Datenstrukturen abzurufen, wählen Sie eine Gruppe aus dem HDFStore basierend auf der Gruppenzuordnung aus. Geben Sie optional die gewünschten Spalten an oder wenden Sie Filterkriterien mit „wo“ an.
3. Aktualisieren der Datenbank nach der Manipulation von Teilen in Pandas
Erstellen Sie neue Spalten, indem Sie Operationen an ausgewählten Spalten ausführen. Um diese neuen Spalten zur Datenbank hinzuzufügen, erstellen Sie eine neue Gruppe im HDFStore und hängen Sie die neuen Spalten an, um die Datenspaltendefinition sicherzustellen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann Pandas große Datensätze, die nicht in den Speicher passen, effizient verarbeiten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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