ここでは、質問形式を念頭に置き、大規模な DataFrame の処理に焦点を当てた、いくつかのタイトル オプションを示します。 オプション 1 (一般および直接): * Pandas で大規模なデータフレームを効率的に処理するにはどうすればよいですか? オペ

Pandas: 大きなデータフレームをチャンクにスライスする

大規模なデータフレームを操作する場合、メモリ エラーが発生する可能性があります。この問題を軽減するには、データフレームを管理可能な部分に分割することが不可欠になります。このアプローチでは、データフレームをスライスし、処理のために関数に渡し、結果として得られたチャンクを連結して単一の包括的なデータフレームに戻します。

たとえば、300 万行を超えるデータを含む大規模なデータフレームを考えてみましょう。メモリの枯渇を避けるために、データフレームをスライスする 2 つの方法のいずれかを利用できます:

• チャンク スライシング: リスト内包または NumPy の array_split 関数を使用して、より小さいリストを作成できます。データフレーム。これらのチャンクは、個別にアクセスすることも、並行して処理することもできます。
• 一意の値によるスライス: データフレームの特定の列 (AcctName など) に一意の値が含まれている場合、行をグループ化できます。

スライス後、指定された関数を使用してチャンクが個別に処理されます。その後、これらの処理されたチャンクは、Pandas の concat 関数を使用して単一のデータフレームに結合されます。

このアプローチにより、メモリ制限を緩和しながら、大きなデータフレームを効率的に処理できます。データフレームを小さなチャンクにスライスすることで、メモリ リソースの過剰な使用を回避し、スムーズな実行を保証できます。

以上がここでは、質問形式を念頭に置き、大規模な DataFrame の処理に焦点を当てた、いくつかのタイトル オプションを示します。 オプション 1 (一般および直接): * Pandas で大規模なデータフレームを効率的に処理するにはどうすればよいですか? オペの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。