Berikut ialah beberapa pilihan tajuk, dengan mengingati format soalan dan fokus pada pengendalian DataFrame yang besar: Pilihan 1 (Umum & Langsung): * Bagaimana untuk Memproses DataFrames Besar dengan Cekap dalam Panda? Op

Panda: Menghiris Bingkai Data Besar kepada Cebisan

Ralat memori boleh timbul apabila bekerja dengan bingkai data yang luas. Untuk mengurangkan isu ini, membahagikan kerangka data kepada bahagian yang boleh diurus menjadi penting. Pendekatan ini melibatkan penghirisan bingkai data, menghantarnya melalui fungsi untuk pemprosesan, dan kemudian menggabungkan potongan yang terhasil kembali ke dalam satu bingkai data yang komprehensif.

Sebagai contoh, pertimbangkan bingkai data yang besar dengan lebih 3 juta baris data. Untuk mengelakkan keletihan memori, kita boleh menggunakan salah satu daripada dua kaedah untuk menghiris bingkai data:

• Chunked Slicing: Menggunakan pemahaman senarai atau fungsi array_split NumPy, kita boleh mencipta senarai yang lebih kecil bingkai data. Potongan ini kemudiannya boleh diakses secara individu atau diproses secara selari.
• Menghiris mengikut Nilai Unik: Jika bingkai data mengandungi nilai unik dalam lajur tertentu (cth., AcctName), kita boleh mengumpulkan baris oleh lajur itu dan potong bingkai data dengan sewajarnya.

Selepas menghiris, ketulan diproses secara individu menggunakan fungsi yang ditetapkan. Selepas itu, ketulan yang diproses ini digabungkan semula menjadi satu bingkai data menggunakan fungsi concat Pandas.

Pendekatan ini membolehkan pemprosesan bingkai data besar yang cekap sambil mengurangkan had memori. Dengan menghiris bingkai data kepada bahagian yang lebih kecil, kami boleh mengelakkan sumber memori yang berlebihan dan memastikan pelaksanaan yang lancar.

Atas ialah kandungan terperinci Berikut ialah beberapa pilihan tajuk, dengan mengingati format soalan dan fokus pada pengendalian DataFrame yang besar: Pilihan 1 (Umum & Langsung): * Bagaimana untuk Memproses DataFrames Besar dengan Cekap dalam Panda? Op. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!