如何使用核外技术有效管理 Pandas 中的大型数据集？

使用 Pandas 的批量数据工作流程：核心外管理

简介

管理大型数据集是一个常见的挑战在数据分析中。本文探讨了使用流行的 Python 数据操作库 Pandas 处理不需要分布式处理但超出内存限制的“大数据”的最佳实践。我们专注于内存太大的数据集的永久存储、数据查询和更新。

问题

我们如何建立管理大型数据集的工作流程支持以下任务的 Pandas：

1. 将平面文件加载到持久的磁盘数据库中结构
2. 查询数据库以检索数据以进行 Pandas 分析
3. 修改 Pandas 中的子集后更新数据库

解决方案

数据存储

考虑使用 HDFStore，Pandas 中基于 HDF5 的数据存储格式。 HDF5 针对高效处理磁盘上的大型数据集进行了优化。 HDFStore 中的每个组都可以表示特定的字段子集，从而实现高效查询和更新。

数据加载

要将平面文件迭代加载到 HDFStore 中，请使用 chunk基于处理。批量读取文件，根据字段映射追加到HDFStore中对应的分组，并创建数据列，实现高效分选。

查询更新

要查询和更新数据，请使用HDFStore的select()和append()方法。 select() 允许您检索行和列的特定组或子集。 append() 使您能够将新数据添加到现有组或为新字段组合创建新数据。

示例工作流程

1. 创建字段映射来定义HDFStore 中的组和数据列。
2. 逐块读取平面文件。
3. 追加数据根据字段映射进行分组，创建数据列以实现高效查询。
4. 在 Pandas 中执行计算并创建新列。
5. 将新列追加到 HDFStore，根据需要创建新组。
6. 使用子集数据进行后处理select_as_multiple().

其他注意事项

• 仔细定义数据列以优化查询并防止数据重叠。
• 使用索引在数据列上以提高行子集性能。
• 启用压缩以提高效率存储。
• 考虑实现函数来抽象数据结构并简化数据访问。

通过利用 HDFStore 并采用这些最佳实践，您可以建立一个强大的工作流程来管理大型数据集Pandas，能够高效存储、查询和更新超出内存限制的数据。

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