Pandas の `read_csv` を使用するときに `low_memory` オプションを避けて Dtype を明示的に定義する必要があるのはなぜですか?

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

パンダを利用して CSV ファイルをインポートすると、特定の列のデータ型の混合に関するエラーが発生する場合があります、 dtype オプションを指定するか、 low_memory を False に設定するよう提案が表示されます。この問題を詳しく調べるには、両方のパラメータの重要性を理解する必要があります。

Low_Memory オプション: 非推奨のパズル

low_memory オプションは、データ取り込み中にメモリを節約するように設計されていますが、推奨されなくなりました。実用的な目的を持たないため、使用できません。その理由は、データセット内の各列のデータ型を推測するとメモリを大量に消費するためです。 Pandas は、各列のデータを調べて、適切な dtype を決定しようとします。ただし、このプロセスでは、正しい dtype を割り当てるためにファイル全体を読み取る必要があり、大規模なデータセットの場合は非効率的になる可能性があります。

Dtype の推測: 注意すべき話

デフォルトでは、Pandas は次のように推測します。ファイル全体を読み取った後の各列の dtype。このアプローチでは、すべての値が処理されるまで dtype を決定できないため、混合データを含む列を処理する場合に課題が生じます。たとえば、「user_id」というラベルの付いた列は数値のみで構成されている場合がありますが、列全体が読み取られるまで int dtype を割り当てることはできません。これは、Pandas は、後の段階で dtype を変更しなければならない可能性を冒すことなく、すべての値が数値であると想定できないためです。

Dtype の指定: 賢明なアプローチ

次の制限を回避するにはdtype を推測するには、dtype パラメーターを使用して各列の dtype を明示的に指定することが不可欠です。このアプローチにより、Pandas がファイル全体を分析する必要がなくなり、指定されたタイプに基づいて適切な dtype がすぐに割り当てられます。

数値のみを含む「user_id」という名前の列を持つ CSV ファイルの例を考えてみましょう。 pd.read_csv() 呼び出しに「dtype={'user_id': int}」を追加すると、Pandas はインポート プロセスの最初から列を整数として認識します。

Dtype オプション: 堅牢な武器庫

Pandas は、numpy データ型 (float、int、bool など) や Pandas 固有の型 ('category'、'Sparse' など) を含む、包括的な範囲の dtype をサポートします。 Pandas で利用可能な dtype の完全なリストは、dtype リファレンスにあります: Pandas dtype リファレンス

予防策と考慮事項

dtype を 'object' に設定すると、混合データ型の警告は抑制されますが、抑制されません。メモリ効率を高めます。 Numpy は Unicode を「オブジェクト」として表すため、dtype を「unicode」に設定しても効果はありません。

コンバーターを利用すると、整数として指定された列の文字列値などの不適合データの処理に役立ちます。ただし、コンバータは計算コストがかかるため、使用は控えめにする必要があります。

結論

low_memory オプションは推奨されなくなりましたが、効率的かつ正確なデータ処理には適切な dtype を指定することが不可欠です。 dtype の推測を回避し、正しいデータ型を事前に定義することで、ユーザーはメモリ使用率を最適化し、Pandas コードのパフォーマンスを向上させることができます。

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