Bagaimanakah Panda Boleh Mengendalikan Aliran Kerja 'Data Besar' dengan Cekap?-Tutorial Python-php.cn

Rumah

pembangunan bahagian belakang

Tutorial Python

Bagaimanakah Panda Boleh Mengendalikan Aliran Kerja 'Data Besar' dengan Cekap?

Susan Sarandon

Jan 01, 2025 am 08:26 AM

How Can Pandas Handle

Aliran Kerja "Data Besar" Menggunakan Panda

Apabila berurusan dengan set data terlalu besar untuk dimuatkan dalam ingatan, aliran kerja yang cekap adalah penting. Untuk ini, anda boleh menggunakan HDFStore untuk menyimpan set data pada cakera dan mengambil bahagian yang diperlukan sahaja.

Memuatkan Fail Rata

Secara berulang import fail rata besar ke dalam cakera kekal- struktur pangkalan data berasaskan. Setiap fail hendaklah terdiri daripada rekod data pengguna dengan bilangan lajur yang sama.

Menyiasat Pangkalan Data

Untuk menggunakan subset data dengan Panda, lakukan pertanyaan untuk mendapatkan semula tertentu data berdasarkan lajur yang diperlukan. Lajur yang dipilih ini harus muat dalam kekangan memori.

Mengemas kini Pangkalan Data

Selepas memanipulasi data dalam Pandas, tambahkan lajur baharu pada struktur pangkalan data. Lajur baharu ini biasanya dibuat dengan menjalankan operasi pada lajur yang dipilih.

Contoh Aliran Kerja

Import fail rata dan simpan dalam cakera pangkalan data.
Baca subset data ini ke dalam Panda untuk analisis.
Buat lajur baharu dengan melaksanakan operasi pada subset.
Tambah lajur baharu kembali ke dalam pangkalan data pada cakera.
Ulang langkah 2-4 untuk subset dan operasi tambahan.

Pertimbangan Tambahan

Pertimbangan struktur pangkalan data harus membenarkan operasi mengikut baris yang cekap, kerana pertanyaan akan berdasarkan kriteria baris.
Untuk meminimumkan penggunaan memori, simpan kumpulan medan yang berbeza dalam jadual atau kumpulan berasingan dalam pangkalan data.
Tentukan "lajur_data" untuk lajur tertentu bagi membolehkan pemilihan baris pantas berdasarkan lajur tersebut.

Dengan mengikuti amalan terbaik ini, anda boleh mencipta aliran kerja yang cekap untuk mengendalikan set data yang besar dalam Pandas, membolehkan anda membuat pertanyaan, memanipulasi dan mengemas kini data dengan cekap walaupun semasa berurusan dengan fail besar yang melebihi kapasiti memori.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Panda Boleh Mengendalikan Aliran Kerja 'Data Besar' dengan Cekap?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan

Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Artikel Berkaitan

Bagaimana anda menambah elemen ke senarai python?May 04, 2025 am 12:17 AM

ToAppendElementStoapyThonList, useTheAppend () methodforsingleelements, extend () formultipleelements, andInsert () forspecificposition.1) useAppend () foraddingOneElementAttheend.2)

Bagaimana anda membuat senarai python? Beri contoh.May 04, 2025 am 12:16 AM

TOCREATEAPYTHONLIST, USESQUAREBRACKETS [] danSeparatateItemSwithCommas.1) listsaredynamicandCanHoldMixedDatypes.2) UseAppend (), mengalih keluar (), danSlicingFormApulation.3)

Bincangkan kes penggunaan dunia sebenar di mana penyimpanan dan pemprosesan data berangka yang cekap adalah kritikal.May 04, 2025 am 12:11 AM

Dalam bidang kewangan, penyelidikan saintifik, penjagaan perubatan dan AI, adalah penting untuk menyimpan dan memproses data berangka dengan cekap. 1) Dalam Kewangan, menggunakan memori yang dipetakan fail dan perpustakaan Numpy dapat meningkatkan kelajuan pemprosesan data dengan ketara. 2) Dalam bidang penyelidikan saintifik, fail HDF5 dioptimumkan untuk penyimpanan data dan pengambilan semula. 3) Dalam penjagaan perubatan, teknologi pengoptimuman pangkalan data seperti pengindeksan dan pembahagian meningkatkan prestasi pertanyaan data. 4) Dalam AI, data sharding dan diedarkan latihan mempercepatkan latihan model. Prestasi dan skalabiliti sistem dapat ditingkatkan dengan ketara dengan memilih alat dan teknologi yang tepat dan menimbang perdagangan antara kelajuan penyimpanan dan pemprosesan.

Bagaimana anda membuat array python? Beri contoh.May 04, 2025 am 12:10 AM

Pythonarraysarecreatedusingthearraymodule, notbuilt-inlikelists.1) importTheArrayModule.2) specifythetypecode, cth., 'I'forintegers.3) Initializewithvalues.arraysofferbettermemoryficiencyficorhomogeneousdatabutflex.

Apakah beberapa alternatif untuk menggunakan garis shebang untuk menentukan penterjemah python?May 04, 2025 am 12:07 AM

Sebagai tambahan kepada garis shebang, terdapat banyak cara untuk menentukan penterjemah python: 1. Gunakan perintah python terus dari baris arahan; 2. Gunakan fail batch atau skrip shell; 3. Gunakan alat binaan seperti membuat atau cmake; 4. Gunakan pelari tugas seperti Invoke. Setiap kaedah mempunyai kelebihan dan kekurangannya, dan penting untuk memilih kaedah yang sesuai dengan keperluan projek.

Bagaimanakah pilihan antara senarai dan tatasusunan memberi kesan kepada prestasi keseluruhan aplikasi Python yang berurusan dengan dataset yang besar?May 03, 2025 am 12:11 AM

Forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-efisien danfasterfornumumerical.2) mengelakkan yang tidak dapat dipertahankan.3)

Jelaskan bagaimana memori diperuntukkan untuk senarai berbanding tatasusunan dalam Python.May 03, 2025 am 12:10 AM

Inpython, listsusedynamicMemoryAllocationwithover-peruntukan, pemecahan yang tidak dapat dilaksanakan.1) listsallocatemoremoremorythanneedinitial, resizingwhennessary.2) numpyarraysallocateExactMemoreForelements, menawarkanpredictableSabeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeat.