如何使用核外技術有效管理 Pandas 中的大型資料集？

使用Pandas 的大量資料工作流程：核心外管理

簡介

管理大型資料集是一個常見的挑戰在數據分析。本文探討了使用流行的 Python 資料操作庫 Pandas 處理不需要分散式處理但超出記憶體限制的「大數據」的最佳實踐。我們專注於記憶體太大的資料集的永久儲存、資料查詢和更新。

問題

我們如何建立管理大型資料集的工作流程支援以下任務的Pandas：

1. 將平面檔案載入到持久的磁碟資料庫中結構
2. 查詢資料庫以檢索資料以進行Pandas分析
3. 修改Pandas 中的子集後更新資料庫

解決方案

資料儲存

資料儲存

2. 考慮使用HDFStore，Pandas 中基於HDF5 的資料儲存格式。 HDF5 針對高效處理磁碟上的大型資料集進行了最佳化。 HDFStore 中的每個群組都可以表示特定的欄位子集，從而實現高效查詢和更新。
3. 資料載入
5. 要將平面檔案迭代載入到 HDFStore 中，請使用 chunk基於處理。批次讀取文件，根據字段映射追加到HDFStore中對應的分組，並建立資料列，實現高效分選。
6. 查詢更新

要查詢和更新數據，請使用HDFStore的select()和append()方法。 select() 可讓您擷取行和列的特定群組或子集。 append() 可讓您將新資料新增至現有群組或為新欄位組合建立新資料。

範例工作流程
• 建立欄位對映來定義HDFStore 中的群組和資料列。
• 逐塊讀取平面檔案。
• 追加資料根據欄位對映進行分組，建立資料列以實現高效率查詢。

在 Pandas 中執行計算並建立新列。

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