如何用Pandas高效管理和处理'大数据”？

Pandas 中的“大数据”工作流程

当处理的数据集太大而无法放入内存但又小到足以容纳硬盘时，必须建立有效的管理“大数据”的工作流程。本文探讨了使用 HDFStore 和 MongoDB 等工具导入、查询和更新数据的最佳实践。

使用 Pandas 进行大数据操作的工作流程

将平面文件加载到永久数据库结构中

要将平面文件加载到永久磁盘数据库中，请考虑使用 HDFStore。这允许您将大型数据集存储在磁盘上，并仅将必要的部分检索到 Pandas 数据帧中进行分析。

查询数据库以检索 Pandas 数据

一旦数据存储后，可以执行查询来检索数据子集。 MongoDB 是简化此过程的替代选项。

在 Pandas 中操作片段后更新数据库

要使用 Pandas 中的新数据更新数据库，请附加新列使用 HDFStore 到现有的数据库结构。但是，在附加新列时考虑数据类型至关重要，因为这会影响效率。

真实示例

以下示例演示了应用这些工作流程的典型场景：

1. 导入大型平面文件： 迭代地将大型平面文件数据导入到永久文件中磁盘数据库结构。
2. 查询 pandas 数据帧：查询数据库以将数据子集检索到内存高效的 Pandas 数据帧中。
3. 创建新列： 对所选列执行操作以创建新化合物列。
4. 追加新列： 使用 HDFStore 等将新创建的列追加到数据库结构。

其他注意事项

处理大数据时，定义结构化工作流程（例如上述工作流程）非常重要。这有助于最大限度地减少复杂性并提高数据管理效率。

另一个关键方面是了解数据的性质和正在执行的操作。例如，如果进行按行操作，以按行格式存储数据（例如使用 pytables）可以提高效率。

确定存储效率和查询性能之间的最佳平衡也至关重要。采用压缩技术和建立数据列可以优化存储空间并加快行级子集设置。

通过在 Pandas 中处理大数据时遵循这些最佳实践，您可以简化数据分析流程并实现更好的性能和性能。可靠性。

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