アウトオブコア技術を使用して Pandas で大規模なデータセットを効率的に管理するにはどうすればよいですか?

Pandas を使用したバルク データ ワークフロー: アウトオブコア管理

はじめに

大規模なデータセットの管理は共通の課題ですデータ分析において。この記事では、人気のある Python データ操作ライブラリである Pandas を使用して、分散処理を必要としないがメモリ制限を超える「大規模データ」を処理するためのベスト プラクティスについて説明します。大きすぎてメモリに収まらないデータセットの永続ストレージ、データ クエリ、更新に重点を置いています。

質問

大規模なデータセットを管理するためのワークフローを確立するにはどうすればよいですか?次のタスクをサポートするパンダ:

1. 永続的なディスク上のデータベースへのフラット ファイルのロード構造
2. Pandas 分析用のデータを取得するためにデータベースにクエリを実行
3. Pandas でサブセットを変更した後にデータベースを更新

ソリューション

データストレージ

Pandas 内の HDF5 ベースのデータ ストレージ形式である HDFStore の使用を検討してください。 HDF5 は、ディスク上の大規模なデータセットを効率的に処理できるように最適化されています。 HDFStore 内の各グループは、フィールドの特定のサブセットを表すことができるため、効率的なクエリと更新が可能になります。

データの読み込み

フラット ファイルを HDFStore に繰り返しロードするには、チャンクを使用します-ベースの処理。ファイルをバッチで読み取り、フィールド マップに基づいて HDFStore 内の対応するグループに追加し、効率的なサブ選択のためのデータ列を作成します。

クエリと更新

データのクエリと更新を行うには、HDFStore の select() メソッドと append() メソッドを使用します。 select() を使用すると、行と列の特定のグループまたはサブセットを取得できます。 append() を使用すると、既存のグループに新しいデータを追加したり、新しいフィールドの組み合わせ用に新しいデータを作成したりできます。

ワークフローの例

1. 定義するフィールド マップを作成するHDFStore のグループとデータ列。
2. フラット ファイル チャンクの読み取りチャンク。
3. フィールド マップに基づいてデータをグループに追加し、効率的なクエリのためのデータ列を作成します。
4. 計算を実行し、Pandas で新しい列を作成します。
5. 新しい列を追加します。 HDFStore、必要に応じて新しいグループを作成します。
6. を使用した後処理用のデータのサブセットselect_as_multiple().

その他の考慮事項

• クエリを最適化し、データの重複を防ぐためにデータ列を慎重に定義します。
• インデックスを使用するデータ列を使用して行のサブセット化のパフォーマンスを向上させます。
• 圧縮を有効にする
• データ構造を抽象化し、データ アクセスを簡素化する関数の実装を検討してください。

HDFStore を活用し、これらのベスト プラクティスを採用することで、大規模なデータを管理するための堅牢なワークフローを確立できます。 Pandas のデータセットを利用して、メモリ制限を超えるデータの効率的なストレージ、クエリ、更新を可能にします。

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