Pandas はメモリに収まらない大規模なデータセットをどのように効率的に処理できるのでしょうか?

ワークフローを使用した Pandas での大規模なデータセットの処理

現実世界のアプリケーションの多くには、メモリに収まらないほど大きすぎるデータセットが含まれています。 Pandas は、そのようなデータを効果的に処理するためのアウトオブコア サポートを提供します。この記事では、Pandas を使用してコア ワークフローを実行するためのベスト プラクティスについて説明します。

1.フラット ファイルを永続的なディスク上のデータベース構造にロードする

HDFStore を使用して、大規模なデータセットをディスクに保存します。メモリの問題を回避するためにチャンクごとの読み取りを使用して、ファイルを反復処理して HDFStore に追加します。後で効率的に選択できるように、フィールド グループとデータ列をリンクするグループ マップを定義します。

2.データベースにクエリを実行してデータを取得する

Pandas データ構造のデータを取得するには、グループ マップに基づいて HDFStore からグループを選択します。必要に応じて、目的の列を指定するか、「where」を使用してフィルター条件を適用します。

3. Pandas でピースを操作した後のデータベースの更新

選択した列に対して操作を実行して、新しい列を作成します。これらの新しい列をデータベースに追加するには、HDFStore に新しいグループを作成し、新しい列を追加して、データ列の定義を確保します。

以上がPandas はメモリに収まらない大規模なデータセットをどのように効率的に処理できるのでしょうか?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。