パンダは利用可能なメモリを超える大規模なデータセットをどのように処理できるのでしょうか?

Pandas を使用した大規模データ ワークフロー

メモリに収まらないほど大きすぎるデータセットを扱う場合、アウトオブコア ワークフローが不可欠です。これに関連して、パンダを使用して大規模なデータを処理するためのベスト プラクティスを検討します。

大規模なデータセットを効率的に管理するには、次のベスト プラクティス ワークフローを検討してください。

1. フラット ファイルをディスク上のデータベースにロードする構造:

   • HDFStore を利用して、大規模なデータセットを構造化形式でディスクに保存します。
   • グループ マッピングを定義して、フィールド グループに基づいてテーブルを整理します。
   • グループ内の各テーブルにデータを追加し、データ列が高速行用に定義されていることを確認します

2. データベースをクエリしてデータを Pandas データ構造に取得します:

   • 効率的に取得する特定のフィールド グループを選択しますdata.
   • 関数を使用して、複数のデータからシームレスにデータを選択して連結しますテーブル。
   • 行のサブセット化のパフォーマンスを向上させるためにデータ列にインデックスを作成します。

3. Pandas で部分を操作した後のデータベースの更新:

   • データから作成された新しい列を保存するための新しいグループを作成します
   • 新しいグループで data_columns が適切に定義されていることを確認します。
   • ストレージ容量を最小限に抑えるために圧縮を有効にします。

例:

以上がパンダは利用可能なメモリを超える大規模なデータセットをどのように処理できるのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。