Bagaimanakah `low_memory=False` dan `dtype` Boleh Meningkatkan Kecekapan Memori dalam Panda `read_csv`?

Panda read_csv: Meneroka low_memory dan dtype Options

Semasa menggunakan fungsi read_csv untuk memuatkan data daripada fail CSV, anda mungkin menghadapi ralat semasa menyerlahkan jenis data bercampur dalam lajur tertentu. Mesej ralat ini biasanya termasuk cadangan untuk menentukan pilihan dtype atau melumpuhkan parameter low_memory.

Memahami low_memory

Bertentangan dengan namanya, pilihan low_memory tidak benar-benar memberi kesan kepada penggunaan memori. Sebaliknya, tujuannya adalah untuk menganggarkan jenis data yang sesuai untuk setiap lajur berdasarkan analisis awal data. Walau bagaimanapun, pendekatan ini telah ditamatkan kerana ketidakcekapannya.

Mengapa low_memory=False Helps

Melumpuhkan low_memory menyebabkan Pandas menangguhkan meneka jenis data sehingga keseluruhan fail dibaca. Kelewatan ini mengurangkan overhed memori yang berkaitan dengan menganalisis setiap lajur di hadapan. Dengan menyatakan secara eksplisit jenis data menggunakan parameter dtype, Pandas boleh mengoptimumkan peruntukan memori dengan memperuntukkan struktur data yang sesuai untuk setiap lajur, yang membawa kepada masa muat yang lebih baik dan kecekapan memori.

Menentukan dtypes

Menentukan jenis data (dtypes) adalah penting untuk pemprosesan data yang cekap. Dengan mentakrifkan jenis data yang dijangkakan untuk setiap lajur, Pandas mengelakkan proses meneka jenis yang mahal, yang boleh mengakibatkan penggunaan memori yang tidak diperlukan dan overhed pemprosesan.

Jenis Data yang Tersedia

Panda menawarkan pelbagai jenis jenis data, termasuk:

• Jenis angka (float, int, bool)
• Jenis tarikh dan masa (timedelta64[ns], datetime64[ns])
• Jenis khusus (kategori, tempoh[])
• Jenis jarang (Jarang, Jarang[int], Jarang[terapung])
• Jenis selang untuk pengindeksan

Pertimbangan

• Menetapkan dtype=object menyekat amaran jenis data tetapi tidak meningkatkan kecekapan memori.
• Menetapkan dtype=unicode tidak berkesan kerana NumPy menganggap unicode sebagai objek.
• Menggunakan penukar boleh mengelakkan ralat apabila menghadapi nilai data yang tidak sah, tetapi penukar adalah mahal dari segi pengiraan dan harus digunakan dengan berhati-hati.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah `low_memory=False` dan `dtype` Boleh Meningkatkan Kecekapan Memori dalam Panda `read_csv`?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!