Comment les Pandas peuvent-ils gérer efficacement les flux de travail de « données volumineuses » ?

Flux de travail « données volumineuses » utilisant Pandas

Lorsque vous traitez des ensembles de données trop volumineux pour tenir en mémoire, des flux de travail efficaces sont cruciaux. Pour cela, vous pouvez utiliser HDFStore pour conserver des ensembles de données sur le disque et récupérer uniquement les parties nécessaires.

Chargement de fichiers plats

Importez de manière itérative de gros fichiers plats sur un disque permanent. structure de base de données basée. Chaque fichier doit être constitué d'enregistrements de données client avec un nombre égal de colonnes.

Interrogation de la base de données

Pour utiliser des sous-ensembles de données avec Pandas, effectuez des requêtes pour récupérer des données basées sur les colonnes requises. Ces colonnes sélectionnées doivent respecter les contraintes de mémoire.

Mise à jour de la base de données

Après avoir manipulé les données dans Pandas, ajoutez les nouvelles colonnes à la structure de la base de données. Ces nouvelles colonnes sont généralement créées en effectuant des opérations sur les colonnes sélectionnées.

Exemple de workflow

1. Importez un fichier plat et stockez-le sur disque base de données.
2. Lire des sous-ensembles de ces données dans Pandas pour analyse.
3. Créer de nouvelles colonnes en effectuer des opérations sur les sous-ensembles.
4. Ajoutez les nouvelles colonnes dans la base de données sur disque.
5. Répétez les étapes 2 à 4 pour des sous-ensembles et des opérations supplémentaires.

Considérations supplémentaires

• La structure de la base de données doit permettre une analyse efficace des lignes opérations, car les requêtes seront basées sur des critères de ligne.
• Pour minimiser l'utilisation de la mémoire, stockez différents groupes de champs dans des tables ou des groupes séparés au sein de la base de données.
• Définissez "data_columns" pour des colonnes spécifiques à permettre une sélection rapide de lignes en fonction de ces colonnes.

En suivant ces bonnes pratiques, vous pouvez créer un flux de travail efficace pour gérer de grands ensembles de données dans Pandas, vous permettant pour interroger, manipuler et mettre à jour les données efficacement, même lorsqu'il s'agit de fichiers volumineux dépassant la capacité de la mémoire.

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!