`low_memory=False` と `dtype` は Pandas `read_csv` のメモリ効率をどのように向上させることができますか?

Pandas read_csv: low_memory および dtype オプションの探索

read_csv 関数を使用して CSV ファイルからデータをロードしているときに、データ型が混在していることを強調表示するエラーが発生する場合があります。特定の列。通常、このエラー メッセージには、dtype オプションを指定するか、low_memory パラメータを無効にするという提案が含まれています。

low_memory について

low_memory オプションは、その名前に反して、メモリ使用量に実際には影響しません。代わりに、その目的は、データの初期分析に基づいて各列に適したデータ型を推定することでした。ただし、このアプローチは非効率であるため非推奨になりました。

low_memory=False が役立つ理由

low_memory を無効にすると、Pandas はファイル全体が読み取られるまでデータ型の推測を延期します。この遅延により、各列を事前に分析することに関連するメモリのオーバーヘッドが軽減されます。 dtype パラメーターを使用してデータ型を明示的に指定することで、Pandas は各列に適切なデータ構造を割り当てることでメモリ割り当てを最適化し、ロード時間とメモリ効率の向上につながります。

dtypes の指定

データ型の指定(dtypes) は効率的なデータ処理に不可欠です。各列に予期されるデータ型を定義することで、Pandas は、不必要なメモリ消費と処理オーバーヘッドを引き起こす可能性がある、型を推測するコストのかかるプロセスを回避します。

利用可能なデータ型

Pandas は、幅広いデータ型を提供します。

• 数値型 (float、int、bool)
• 日付と時刻の型 (timedelta64[ns]、datetime64[ns])
• 特殊な型 (category、period[])
• スパース型 (Sparse、Sparse[int]、Sparse[float])
• インデックス作成用の間隔型

考慮事項

• dtype=object を設定すると、データ型の警告は抑制されますが、メモリ効率は向上しません。
• NumPy は Unicode をオブジェクトとして扱うため、dtype=unicode を設定しても効果はありません。
• コンバーターを使用すると、無効なデータ値が発生した場合のエラーを防ぐことができますが、コンバーターは計算コストがかかるため、慎重に使用する必要があります。

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