Bagaimanakah Panda Boleh Mengendalikan Set Data Besar yang Tidak Sesuai dalam Memori dengan Cekap?

Mengendalikan Set Data Besar dalam Panda dengan Aliran Kerja

Banyak aplikasi dunia nyata melibatkan set data terlalu besar untuk dimuatkan dalam ingatan. Pandas menyediakan sokongan luar teras untuk mengendalikan data sedemikian dengan berkesan. Artikel ini membincangkan amalan terbaik untuk mencapai aliran kerja teras menggunakan Panda.

1. Memuatkan Fail Rata ke dalam Struktur Pangkalan Data Pada Cakera Kekal

Gunakan HDFStore untuk menyimpan set data yang besar pada cakera. Lelaran melalui fail dan tambahkannya pada HDFStore, menggunakan bacaan ketul demi ketul untuk mengelakkan masalah ingatan. Tentukan peta kumpulan yang memautkan kumpulan medan dan lajur data untuk pemilihan yang cekap kemudian.

2. Menyoal Pangkalan Data untuk Mendapatkan Data

Untuk mendapatkan semula data bagi struktur data Pandas, pilih kumpulan daripada HDFStore berdasarkan peta kumpulan. Secara pilihan, nyatakan lajur yang diingini atau gunakan kriteria penapisan menggunakan 'di mana'.

3. Mengemas kini Pangkalan Data selepas Memanipulasi Potongan dalam Panda

Buat lajur baharu dengan melakukan operasi pada lajur yang dipilih. Untuk menambah lajur baharu ini pada pangkalan data, buat kumpulan baharu dalam HDFStore dan tambah lajur baharu, memastikan takrifan lajur data.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Panda Boleh Mengendalikan Set Data Besar yang Tidak Sesuai dalam Memori dengan Cekap?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!