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Pandas 如何有效处理内存无法容纳的大型数据集？

Patricia Arquette

Dec 14, 2024 am 11:27 AM

How Can Pandas Efficiently Handle Large Datasets That Don't Fit in Memory?

使用工作流处理 Pandas 中的大型数据集

许多实际应用程序涉及的数据集太大而无法容纳在内存中。 Pandas 为有效处理此类数据提供了核外支持。本文讨论使用 Pandas 完成核心工作流程的最佳实践。

1.将平面文件加载到永久的磁盘数据库结构

使用 HDFStore 在磁盘上存储大型数据集。迭代文件并将它们附加到 HDFStore，使用逐块读取来避免内存问题。定义一个连接字段组和数据列的组图，以便以后高效选择。

2.查询数据库以检索数据

要检索 Pandas 数据结构的数据，请根据组映射从 HDFStore 中选择一个组。（可选）指定所需的列或使用“where”应用过滤条件。

3.在 Pandas 中操作片段后更新数据库

通过对选定列执行操作来创建新列。要将这些新列添加到数据库中，请在 HDFStore 中创建一个新组并附加新列，确保数据列定义。

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