Backend-EntwicklungPython-TutorialWie kann ich „Large Data' mit Pandas effizient verwalten und verarbeiten?
Workflows für „Große Datenmengen“ in Pandas
Beim Umgang mit Datensätzen, die zu groß sind, um in den Speicher zu passen, aber klein genug für eine Festplatte, ist es wichtig, effektiv zu etablieren Workflows zur Verwaltung „großer Datenmengen“. In diesem Artikel werden Best Practices zum Importieren, Abfragen und Aktualisieren von Daten mit Tools wie HDFStore und MongoDB erläutert.
Workflow für die Manipulation großer Datenmengen mit Pandas
Laden von Flatfiles in eine permanente Datenbankstruktur
Um Flatfiles in eine permanente Datenbank auf der Festplatte zu laden, sollten Sie die Verwendung von HDFStore in Betracht ziehen. Dadurch können Sie große Datensätze auf der Festplatte speichern und nur die erforderlichen Teile zur Analyse in Pandas-Datenrahmen abrufen.
Abfragen der Datenbank zum Abrufen von Daten für Pandas
Sobald die Daten vorliegen gespeichert ist, können Abfragen ausgeführt werden, um Datenteilmengen abzurufen. MongoDB ist eine alternative Option, die diesen Prozess vereinfacht.
Aktualisieren der Datenbank nach der Manipulation von Teilen in Pandas
Um die Datenbank mit neuen Daten von Pandas zu aktualisieren, hängen Sie die neuen Spalten an mit HDFStore in die bestehende Datenbankstruktur einbinden. Beim Anhängen neuer Spalten ist es jedoch wichtig, Datentypen zu berücksichtigen, da dies die Effizienz beeinträchtigen kann.
Beispiel aus der Praxis
Das folgende Beispiel zeigt ein typisches Szenario, in dem diese Workflows angewendet werden:
- Große Flatfiles importieren: Große Flatfile-Daten iterativ in eine permanente Datenbank auf der Festplatte importieren Struktur.
- Pandas-Datenrahmen abfragen: Datenbank abfragen, um Teilmengen von Daten in speichereffiziente Pandas-Datenrahmen abzurufen.
- Neue Spalten erstellen: Ausführen Operationen an den ausgewählten Spalten, um neue zusammengesetzte Spalten zu erstellen.
- Neue Spalten anhängen: Hängen Sie die neu erstellten Spalten beispielsweise mit HDFStore an die Datenbankstruktur an.
Zusätzliche Überlegungen
Beim Arbeiten mit großen Datenmengen ist es wichtig, einen strukturierten Workflow zu definieren, z die oben beschriebene. Dies trägt dazu bei, Komplikationen zu minimieren und die Effizienz der Datenverwaltung zu steigern.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist das Verständnis der Art Ihrer Daten und der durchgeführten Vorgänge. Wenn beispielsweise zeilenweise Vorgänge ausgeführt werden, kann das Speichern von Daten im zeilenweisen Format (z. B. mithilfe von Pytables) die Effizienz verbessern.
Es ist auch wichtig, das optimale Gleichgewicht zwischen Speichereffizienz und Abfrageleistung zu ermitteln . Der Einsatz von Komprimierungstechniken und die Einrichtung von Datenspalten können den Speicherplatz optimieren und die Unterteilung auf Zeilenebene beschleunigen.
Durch die Einhaltung dieser Best Practices bei der Arbeit mit großen Datenmengen in Pandas können Sie Ihre Datenanalyseprozesse rationalisieren und eine bessere Leistung erzielen Zuverlässigkeit.
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