Pandas는 사용 가능한 메모리를 초과하는 대규모 데이터 세트를 어떻게 처리할 수 있나요?

Pandas를 사용한 대규모 데이터 워크플로

메모리에 담기에는 너무 큰 데이터세트를 처리할 때는 코어 외부 워크플로가 필수적입니다. 이러한 맥락에서 우리는 Pandas를 사용하여 대규모 데이터를 처리하는 모범 사례를 살펴봅니다.

대규모 데이터 세트를 효율적으로 관리하려면 다음 모범 사례 워크플로를 고려하세요.

1. 온디스크 데이터베이스 구조에 플랫 파일 로드:

   • 활용 HDFStore를 사용하면 구조화된 형식으로 디스크에 대규모 데이터 세트를 저장할 수 있습니다.
   • 그룹 매핑을 정의하여 필드 그룹화를 기반으로 테이블을 구성합니다.
   • 그룹의 각 테이블에 데이터를 추가하여 데이터 열이 정의되도록 합니다. 빠른 행 하위 집합

2. 데이터베이스 쿼리 Pandas 데이터 구조로 데이터 검색:

   • 특정 필드 그룹을 선택하여 데이터를 효율적으로 검색하세요.
   • 함수를 사용하여 여러 테이블에서 데이터를 원활하게 선택하고 연결하세요.
   • 행 하위 집합 개선을 위해 데이터 열에 인덱스 생성

3. Pandas에서 조각을 조작한 후 데이터베이스 업데이트:

   • 다음에서 생성된 새 열을 저장할 새 그룹을 만듭니다. 데이터 조작.
   • 새 항목에서 data_columns가 올바르게 정의되었는지 확인하세요.
   • 저장 공간을 최소화하려면 압축을 활성화하세요.

예:

import pandas as pd

# Group mappings for logical field grouping
group_map = {
    "A": {"fields": ["field_1", "field_2"], "dc": ["field_1"]},
    "B": {"fields": ["field_10"], "dc": ["field_10"]},
    ...
}

# Iterate over flat files and append data to tables
for file in files:
    chunk = pd.read_table(file, chunksize=50000)
    for group, info in group_map.items():
        frame = chunk.reindex(columns=info["fields"], copy=False)
        store.append(group, frame, data_columns=info["dc"])

# Retrieve specific columns
selected_columns = ["field_1", "field_10"]
group_1 = "A"
group_2 = "B"
data = store.select_as_multiple([group_1, group_2], columns=selected_columns)

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