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Comment puis-je gérer et traiter efficacement les « données volumineuses » avec Pandas ?
Comment puis-je gérer et traiter efficacement les « données volumineuses » avec Pandas ?
Flux de travail pour les « données volumineuses » dans Pandas
Lorsque vous traitez des ensembles de données trop volumineux pour tenir en mémoire mais suffisamment petits pour un disque dur, il est essentiel d'établir des workflows pour gérer les « données volumineuses ». Cet article explore les meilleures pratiques pour l'importation, l'interrogation et la mise à jour de données à l'aide d'outils tels que HDFStore et MongoDB.
Workflow pour la manipulation de données volumineuses avec Pandas
Chargement de fichiers plats dans une structure de base de données permanente
Pour charger des fichiers plats dans une base de données permanente sur disque, pensez à utiliser HDFStore. Cela vous permet de stocker de grands ensembles de données sur le disque et de récupérer uniquement les parties nécessaires dans les trames de données Pandas pour analyse.
Interrogation de la base de données pour récupérer des données pour Pandas
Une fois les données est stocké, des requêtes peuvent être exécutées pour récupérer des sous-ensembles de données. MongoDB est une option alternative qui simplifie ce processus.
Mise à jour de la base de données après avoir manipulé des pièces dans Pandas
Pour mettre à jour la base de données avec de nouvelles données de Pandas, ajoutez les nouvelles colonnes à la structure de base de données existante à l'aide de HDFStore. Cependant, il est crucial de prendre en compte les types de données lors de l'ajout de nouvelles colonnes, car cela peut affecter l'efficacité.
Exemple concret
L'exemple suivant illustre un scénario typique dans lequel ces flux de travail sont appliqués :
- Importer des fichiers plats volumineux : Importer de manière itérative des données de fichiers plats volumineux dans une base de données permanente sur disque structure.
- Interroger les dataframes Pandas : Interroger la base de données pour récupérer des sous-ensembles de données dans des dataframes Pandas économes en mémoire.
- Créer de nouvelles colonnes : Effectuer opérations sur les colonnes sélectionnées pour créer de nouvelles colonnes composées.
- Ajouter un nouveau columns : Ajoutez les colonnes nouvellement créées à la structure de la base de données en utilisant, par exemple, HDFStore.
Considérations supplémentaires
Lorsque vous travaillez avec des données volumineuses, il est important de définir un flux de travail structuré, tel que celui décrit ci-dessus. Cela permet de minimiser les complications et d'améliorer l'efficacité de la gestion des données.
Un autre aspect clé est de comprendre la nature de vos données et les opérations effectuées. Par exemple, si des opérations par ligne sont effectuées, le stockage des données au format par ligne (par exemple, à l'aide de pytables) peut améliorer l'efficacité.
Il est également crucial de déterminer l'équilibre optimal entre l'efficacité du stockage et les performances des requêtes. . L'utilisation de techniques de compression et l'établissement de colonnes de données peuvent optimiser l'espace de stockage et accélérer le sous-ensemble au niveau des lignes.
En adhérant à ces bonnes pratiques lorsque vous travaillez avec des données volumineuses dans Pandas, vous pouvez rationaliser vos processus d'analyse de données et obtenir de meilleures performances et fiabilité.
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!
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