Bagaimana untuk Mengurus Set Data Besar dalam Panda dengan Cekap Menggunakan Teknik Luar Teras?

Aliran Kerja Data Pukal dengan Panda: Pengurusan Luar Teras

Pengenalan

Mengurus set data yang besar ialah cabaran biasa dalam analisis data. Artikel ini meneroka amalan terbaik untuk mengendalikan "data besar" yang tidak memerlukan pemprosesan teragih tetapi melebihi had memori menggunakan Pandas, perpustakaan manipulasi data Python yang popular. Kami menumpukan pada storan kekal, pertanyaan data dan mengemas kini set data yang terlalu besar untuk dimuatkan dalam ingatan.

Soalan

Bagaimana kita boleh mewujudkan aliran kerja untuk mengurus set data yang besar dalam Panda yang menyokong tugas berikut:

1. Memuatkan fail rata ke dalam pangkalan data pada cakera yang berterusan struktur
2. Menyiasat pangkalan data untuk mendapatkan semula data untuk analisis Panda
3. Mengemas kini pangkalan data selepas mengubah suai subset dalam Pandas

Penyelesaian

Storan Data

Pertimbangkan menggunakan HDFStore, format storan data berasaskan HDF5 dalam Pandas. HDF5 dioptimumkan untuk pengendalian cekap set data besar pada cakera. Setiap kumpulan dalam HDFStore boleh mewakili subset medan tertentu, membenarkan pertanyaan dan kemas kini yang cekap.

Pemuatan Data

Untuk memuatkan fail rata secara berulang ke dalam HDFStore, gunakan chunk pemprosesan berasaskan. Baca fail dalam kelompok, tambahkannya pada kumpulan yang sepadan dalam HDFStore berdasarkan peta medan dan buat lajur data untuk pemilihan kecil yang cekap.

Menyoal dan Mengemas kini

Untuk bertanya dan mengemas kini data, gunakan kaedah pilih() dan tambah() HDFStore. select() membolehkan anda mendapatkan semula kumpulan tertentu atau subset baris dan lajur. append() membolehkan anda menambah data baharu pada kumpulan sedia ada atau mencipta yang baharu untuk gabungan medan baharu.

Contoh Aliran Kerja

1. Buat peta medan untuk menentukan kumpulan dan lajur data dalam HDFStore.
2. Baca fail rata ketulan chunk.
3. Tambah data pada kumpulan berdasarkan peta medan, cipta lajur data untuk pertanyaan yang cekap.
4. Lakukan pengiraan dan buat lajur baharu dalam Panda.
5. Tambah lajur baharu pada HDFStore, mencipta kumpulan baharu mengikut keperluan.
6. Data subset untuk pemprosesan pasca menggunakan select_as_multiple().

Pertimbangan Tambahan

• Tentukan lajur data dengan teliti untuk mengoptimumkan pertanyaan dan mengelakkan pertindihan data.
• Gunakan indeks pada lajur data untuk menambah baik subset baris prestasi.
• Dayakan pemampatan untuk storan yang cekap.
• Pertimbangkan untuk melaksanakan fungsi untuk mengabstrak struktur data dan memudahkan akses data.

Dengan memanfaatkan HDFStore dan mengamalkan amalan terbaik ini , anda boleh mewujudkan aliran kerja yang mantap untuk mengurus set data yang besar dalam Pandas, membolehkan storan yang cekap, pertanyaan dan mengemas kini data yang melebihi had memori.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengurus Set Data Besar dalam Panda dengan Cekap Menggunakan Teknik Luar Teras?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!