Comment gérer efficacement de grands ensembles de données dans Pandas à l'aide de techniques hors cœur ?

Flux de données en masse avec Pandas : gestion hors cœur

Introduction

La gestion de grands ensembles de données est un défi courant dans l'analyse des données. Cet article explore les meilleures pratiques pour gérer les « données volumineuses » qui ne nécessitent pas de traitement distribué mais dépassent les limites de mémoire à l'aide de Pandas, une bibliothèque de manipulation de données Python populaire. Nous nous concentrons sur le stockage permanent, l'interrogation des données et la mise à jour des ensembles de données trop volumineux pour tenir en mémoire.

Question

Comment pouvons-nous établir un flux de travail pour gérer de grands ensembles de données dans Pandas prenant en charge les tâches suivantes :

1. Chargement de fichiers plats dans une base de données persistante sur disque structure
2. Interrogation de la base de données pour récupérer les données pour l'analyse Pandas
3. Mise à jour de la base de données après modification des sous-ensembles dans Pandas

Solution

Stockage de données

Pensez à utiliser HDFStore, un format de stockage de données basé sur HDF5 dans Pandas. HDF5 est optimisé pour une gestion efficace des grands ensembles de données sur disque. Chaque groupe d'un HDFStore peut représenter un sous-ensemble spécifique de champs, permettant des requêtes et des mises à jour efficaces.

Chargement des données

Pour charger des fichiers plats de manière itérative dans HDFStore, utilisez chunk -traitement basé. Lisez les fichiers par lots, ajoutez-les au groupe correspondant dans le HDFStore en fonction de la carte de champ et créez des colonnes de données pour une sous-sélection efficace.

Requête et mise à jour

Pour interroger et mettre à jour les données, utilisez les méthodes select() et append() de HDFStore. select() vous permet de récupérer des groupes ou sous-ensembles spécifiques de lignes et de colonnes. append() vous permet d'ajouter de nouvelles données aux groupes existants ou d'en créer de nouvelles pour de nouvelles combinaisons de champs.

Exemple de flux de travail

1. Créez une carte de champ pour définir groupes et colonnes de données dans HDFStore.
2. Lire les fichiers plats morceau par morceau.
3. Ajouter des données aux groupes en fonction de la carte de champ, créez des colonnes de données pour des requêtes efficaces.
4. Effectuez des calculs et créez de nouvelles colonnes dans Pandas.
5. Ajoutez de nouvelles colonnes à HDFStore, en créant de nouveaux groupes si nécessaire.
6. Sous-ensemble de données pour le post-traitement à l'aide select_as_multiple().

Considérations supplémentaires

• Définissez soigneusement les colonnes de données pour optimiser les requêtes et éviter le chevauchement des données.
• Utilisez des index sur les colonnes de données pour améliorer les performances des sous-ensembles de lignes.
• Activez la compression pour une stockage.
• Envisagez d'implémenter des fonctions pour abstraire la structure des données et simplifier l'accès aux données.

En tirant parti de HDFStore et en adoptant ces bonnes pratiques, vous pouvez établir un flux de travail robuste pour gérer de grands ensembles de données dans Pandas, permettant un stockage, une interrogation et une mise à jour efficaces des données qui dépassent les limites de mémoire.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!