Pandas는 어떻게 '대규모 데이터' 워크플로를 효율적으로 처리할 수 있습니까?

Pandas를 사용한 "대용량 데이터" 워크플로

너무 커서 메모리에 담을 수 없는 데이터세트를 처리할 때는 효율적인 워크플로가 중요합니다. 이를 위해 HDFStore를 활용하여 디스크에 데이터 세트를 보관하고 필요한 부분만 검색할 수 있습니다.

플랫 파일 로드

대용량 플랫 파일을 영구 디스크로 반복적으로 가져옵니다. 기반 데이터베이스 구조. 각 파일은 동일한 수의 열을 가진 소비자 데이터 레코드로 구성되어야 합니다.

데이터베이스 쿼리

Pandas에서 데이터 하위 집합을 사용하려면 쿼리를 수행하여 특정 항목을 검색하세요. 필수 열을 기반으로 한 데이터입니다. 선택한 열은 메모리 제약 조건에 맞아야 합니다.

데이터베이스 업데이트

Pandas에서 데이터를 조작한 후 데이터베이스 구조에 새 열을 추가합니다. 이러한 새 열은 일반적으로 선택한 열에 작업을 수행하여 생성됩니다.

워크플로우 예

1. 플랫 파일을 가져와 디스크에 저장합니다. 데이터베이스.
2. 이 데이터의 하위 집합을 Pandas로 읽어 분석.
3. 하위 집합에 대한 작업을 수행하여 새 열을 생성합니다.
4. 새 열을 디스크상의 데이터베이스에 다시 추가합니다.
5. 추가 하위 집합에 대해 2~4단계를 반복합니다. 및 운영.

추가 고려 사항

• 쿼리는 행 기준을 기반으로 하므로 데이터베이스 구조는 효율적인 행별 작업을 허용해야 합니다.
• 메모리 사용량을 최소화하려면 다양한 필드 그룹을 저장하세요. 데이터베이스 내의 별도 테이블이나 그룹에 저장됩니다.
• 특정 열에 대해 "data_columns"를 정의하면 해당 열을 기반으로 빠른 행 선택이 가능합니다.

이러한 모범 사례를 따르면 Pandas에서 대규모 데이터 세트를 처리하기 위한 효율적인 워크플로를 생성하여 메모리를 초과하는 대용량 파일을 처리할 때에도 데이터를 효율적으로 쿼리, 조작 및 업데이트할 수 있습니다. 용량입니다.

위 내용은 Pandas는 어떻게 '대규모 데이터' 워크플로를 효율적으로 처리할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!