Pandas는 메모리에 맞지 않는 대규모 데이터 세트를 어떻게 효율적으로 처리할 수 있나요?

워크플로를 사용하여 Pandas에서 대규모 데이터 세트 처리

많은 실제 애플리케이션에는 메모리에 담기에는 너무 큰 데이터 세트가 포함됩니다. Pandas는 이러한 데이터를 효과적으로 처리하기 위해 코어 외부 지원을 제공합니다. 이 문서에서는 Pandas를 사용하여 핵심 워크플로를 달성하기 위한 모범 사례에 대해 설명합니다.

1. 영구 온디스크 데이터베이스 구조에 플랫 파일 로드

HDFStore를 사용하여 대용량 데이터 세트를 디스크에 저장합니다. 메모리 문제를 방지하기 위해 청크 단위 읽기를 사용하여 파일을 반복하고 HDFStore에 추가합니다. 나중에 효율적인 선택을 위해 필드 그룹과 데이터 열을 연결하는 그룹 맵을 정의합니다.

2. 데이터를 검색하기 위해 데이터베이스 쿼리

Pandas 데이터 구조에 대한 데이터를 검색하려면 그룹 맵을 기반으로 HDFStore에서 그룹을 선택합니다. 선택적으로 원하는 열을 지정하거나 'where'를 사용하여 필터링 기준을 적용합니다.

3. Pandas에서 조각 조작 후 데이터베이스 업데이트

선택한 열에 작업을 수행하여 새 열을 만듭니다. 이러한 새 열을 데이터베이스에 추가하려면 HDFStore에서 새 그룹을 생성하고 새 열을 추가하여 데이터 열 정의를 확인하세요.

위 내용은 Pandas는 메모리에 맞지 않는 대규모 데이터 세트를 어떻게 효율적으로 처리할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!