다음은 질문 형식을 염두에 두고 대규모 DataFrame 처리에 초점을 맞춘 몇 가지 제목 옵션입니다. 옵션 1(일반 및 직접): * Pandas에서 대용량 DataFrame을 효율적으로 처리하는 방법은 무엇입니까? 작전

Pandas: 대용량 DataFrame을 청크로 분할

광범위한 데이터 프레임으로 작업할 때 메모리 오류가 발생할 수 있습니다. 이 문제를 완화하려면 데이터프레임을 관리 가능한 부분으로 분할하는 것이 필수적입니다. 이 접근 방식에는 데이터 프레임을 분할하고 이를 처리용 함수에 전달한 다음 결과 청크를 다시 하나의 포괄적인 데이터 프레임으로 연결하는 작업이 포함됩니다.

예를 들어 300만 개가 넘는 데이터 행이 포함된 대규모 데이터 프레임을 생각해 보세요. 메모리 고갈을 방지하기 위해 데이터프레임을 분할하는 두 가지 방법 중 하나를 활용할 수 있습니다.

• 청크 분할: 목록 이해 또는 NumPy의 array_split 함수를 사용하여 더 작은 목록을 만들 수 있습니다. 데이터 프레임. 그런 다음 이러한 청크에 개별적으로 액세스하거나 병렬로 처리할 수 있습니다.
• 고유 값으로 분할: 데이터 프레임의 특정 열(예: AcctName)에 고유 값이 포함된 경우 행을 그룹화할 수 있습니다. 해당 열을 기준으로 데이터프레임을 분할합니다.

슬라이싱 후 청크는 지정된 기능을 사용하여 개별적으로 처리됩니다. 그런 다음 처리된 청크는 Pandas의 concat 기능을 사용하여 다시 단일 데이터 프레임으로 결합됩니다.

이 접근 방식을 사용하면 메모리 제한을 완화하면서 대규모 데이터 프레임을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 데이터프레임을 더 작은 청크로 분할함으로써 과도한 메모리 리소스를 피하고 원활한 실행을 보장할 수 있습니다.

위 내용은 다음은 질문 형식을 염두에 두고 대규모 DataFrame 처리에 초점을 맞춘 몇 가지 제목 옵션입니다. 옵션 1(일반 및 직접): * Pandas에서 대용량 DataFrame을 효율적으로 처리하는 방법은 무엇입니까? 작전의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!