Pandas 如何有效率地處理「大數據」工作流程？

使用Pandas 的「大數據」工作流程

處理太大而無法放入記憶體的資料集時，高效率的工作流程至關重要。為此，您可以利用 HDFStore 將資料集保存在磁碟上並僅檢索必要的部分。

載入平面檔案

迭代地將大型平面檔案匯入永久磁碟 -基於資料庫結構。每個文件應包含具有相同列數的消費者資料記錄。

查詢資料庫

要在 Pandas 中使用資料子集，請執行查詢來檢索特定的資料基於所需列的資料。這些選定的列應符合記憶體限制。

更新資料庫

在 Pandas 中操作資料後，將新列追加到資料庫結構中。這些新列通常是透過對所選列執行操作來建立的。

範例工作流程

1. 匯入平面檔案並將其儲存在磁碟上資料庫。
2. 將此資料的子集讀取到 Pandas 中進行分析。
3. 建立透過對子集執行操作來建立新欄位。
4. 將新欄位追加回磁碟資料庫。
5. 重複步驟 2-4 以取得其他子集和操作。

其他注意事項

• 資料庫結構應允許高效率的按行操作，因為查詢將基於行條件。
• 為了最大限度地減少記憶體使用，請將不同的欄位組儲存在資料庫中的單獨表或群組中。
• 為特定欄位定義“data_columns”，以允許基於這些欄位快速選擇行。

透過遵循這些最佳實踐，您可以建立一個高效的工作流程來處理大型資料Pandas 中的資料集，使您即使在處理超出記憶體容量的大檔案時也能高效地查詢、操作和更新資料。

以上是Pandas 如何有效率地處理「大數據」工作流程？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！