Comment `low_memory=False` et `dtype` peuvent-ils améliorer l'efficacité de la mémoire dans Pandas `read_csv` ?

Pandas read_csv : exploration des options low_memory et dtype

Lors de l'utilisation de la fonction read_csv pour charger des données à partir d'un fichier CSV, vous pouvez rencontrer une erreur mettant en évidence des types de données mixtes dans certaines colonnes. Ce message d'erreur inclut généralement la suggestion de spécifier l'option dtype ou de désactiver le paramètre low_memory.

Comprendre low_memory

Contrairement à son nom, l'option low_memory n'a pas véritablement d'impact sur l'utilisation de la mémoire. Au lieu de cela, son objectif était d'estimer les types de données appropriés pour chaque colonne sur la base de l'analyse initiale des données. Cependant, cette approche est obsolète en raison de son inefficacité.

Pourquoi low_memory=False aide

La désactivation de low_memory amène Pandas à différer la détermination des types de données jusqu'à ce que le fichier entier soit lu. Ce délai réduit la surcharge de mémoire associée à l’analyse initiale de chaque colonne. En spécifiant explicitement les types de données à l'aide du paramètre dtype, Pandas peut optimiser l'allocation de mémoire en allouant des structures de données appropriées pour chaque colonne, ce qui améliore les temps de chargement et l'efficacité de la mémoire.

Spécification des dtypes

Spécification des types de données (dtypes) est essentiel pour un traitement efficace des données. En définissant les types de données attendus pour chaque colonne, Pandas évite le processus coûteux de deviner les types, ce qui peut entraîner une consommation de mémoire inutile et une surcharge de traitement.

Types de données disponibles

Pandas propose une large gamme de types de données, notamment :

• Types numériques (float, int, bool)
• Types de date et d'heure (timedelta64[ns], datetime64[ns])
• Types spécialisés (catégorie, période[])
• Types clairsemés (Sparse, Sparse[int], Sparse[float])
• Type d'intervalle pour l'indexation

Considérations

• Le paramètre dtype=object supprime l'avertissement de type de données mais n'améliore pas l'efficacité de la mémoire.
• Le paramètre dtype=unicode est inefficace car NumPy traite l'Unicode comme des objets.
• L'utilisation de convertisseurs peut éviter les erreurs lors de la rencontre de valeurs de données non valides, mais les convertisseurs sont coûteux en termes de calcul et doivent être utilisés avec parcimonie.

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