Wie kann Pandas „Large Data'-Workflows effizient bewältigen?

Workflows für „große Datenmengen“ mit Pandas

Beim Umgang mit Datensätzen, die zu groß sind, um in den Speicher zu passen, sind effiziente Workflows von entscheidender Bedeutung. Zu diesem Zweck können Sie HDFStore verwenden, um Datensätze auf der Festplatte zu speichern und nur die erforderlichen Teile abzurufen.

Flachdateien laden

Große Flachdateien iterativ auf eine permanente Festplatte importieren- basierte Datenbankstruktur. Jede Datei sollte aus Datensätzen von Verbraucherdaten mit einer gleichen Anzahl von Spalten bestehen.

Abfragen der Datenbank

Um Teilmengen von Daten mit Pandas zu verwenden, führen Sie Abfragen durch, um bestimmte abzurufen Daten basierend auf den erforderlichen Spalten. Diese ausgewählten Spalten sollten innerhalb der Speicherbeschränkungen liegen.

Aktualisieren der Datenbank

Nachdem Sie Daten in Pandas bearbeitet haben, hängen Sie die neuen Spalten an die Datenbankstruktur an. Diese neuen Spalten werden normalerweise erstellt, indem Operationen an den ausgewählten Spalten ausgeführt werden.

Beispiel-Workflow

1. Importieren Sie eine Flatfile und speichern Sie sie auf einer Festplatte Datenbank.
2. Teilmengen dieser Daten zur Analyse in Pandas einlesen.
3. Erstellen Sie neue Spalten, indem Sie Operationen an der Datenbank ausführen Teilmengen.
4. Fügen Sie die neuen Spalten wieder in die Datenbank auf der Festplatte ein.
5. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 4 für weitere Teilmengen und Vorgänge.

Zusätzlich Überlegungen

• Die Datenbankstruktur sollte effiziente zeilenweise Operationen ermöglichen, da Abfragen basieren nach Zeilenkriterien.
• Um die Speichernutzung zu minimieren, speichern Sie verschiedene Gruppen von Feldern in separaten Tabellen oder Gruppen innerhalb der Datenbank.
• Definieren Sie „data_columns“ für bestimmte Spalten, um eine schnelle Zeilenauswahl basierend auf diesen zu ermöglichen Spalten.

Durch Befolgen dieser Best Practices können Sie einen effizienten Workflow für die Verarbeitung großer Datensätze in Pandas erstellen, der es Ihnen ermöglicht, Daten auch dann effizient abzufragen, zu bearbeiten und zu aktualisieren Umgang mit großen Dateien, die die Speicherkapazität überschreiten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann Pandas „Large Data'-Workflows effizient bewältigen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!