Pandas で「大規模データ」を効率的に管理および処理するにはどうすればよいですか?

Pandas の「大規模データ」のワークフロー

メモリに収まるには大きすぎるが、ハード ドライブには十分小さいデータセットを扱う場合、効果的なデータセットを確立することが不可欠です。 「大規模データ」を管理するためのワークフロー。この記事では、HDFStore や MongoDB などのツールを使用してデータをインポート、クエリ、更新するためのベスト プラクティスについて説明します。

Pandas を使用した大規模データ操作のワークフロー

永続的なデータベース構造へのフラット ファイルのロード

フラット ファイルを永続的なオンディスク データベースにロードするには、HDFStore の使用を検討してください。これにより、大規模なデータセットをディスクに保存し、分析のために必要な部分だけを Pandas データフレームに取得できます。

データベースをクエリして Pandas のデータを取得する

データがが保存されている場合は、クエリを実行してデータのサブセットを取得できます。 MongoDB は、このプロセスを簡素化する代替オプションです。

Pandas で部分を操作した後のデータベースの更新

Pandas からの新しいデータでデータベースを更新するには、新しい列を追加しますHDFStore を使用して既存のデータベース構造にコピーします。ただし、効率に影響を与える可能性があるため、新しい列を追加するときはデータ型を考慮することが重要です。

実際の例

次の例は、これらのワークフローが適用される一般的なシナリオを示しています。

1. 大きなフラット ファイルのインポート: 大きなフラット ファイル データをパーマネント ファイルに繰り返しインポートします。ディスク上のデータベース構造。
2. パンダ データフレームのクエリ: データベースにクエリを実行して、データのサブセットをメモリ効率の高い Pandas データフレームに取得します。
3. 新しい列の作成: 選択した列に対して操作を実行して新しい化合物を作成しますcolumns.
4. 新しい列を追加します: HDFStore などを使用して、新しく作成した列をデータベース構造に追加します。

追加の考慮事項

大規模なデータを扱う場合は、上記のような構造化されたワークフローを定義することが重要です。これにより、複雑さが最小限に抑えられ、データ管理の効率が向上します。

もう 1 つの重要な側面は、データの性質と実行される操作を理解することです。たとえば、行単位の操作が実行されている場合、データを行単位の形式で保存すると (例: pytables を使用)、効率が向上します。

ストレージ効率とクエリ パフォーマンスの最適なバランスを決定することも重要です。 。圧縮技術を採用し、データ列を確立すると、ストレージ スペースを最適化し、行レベルのサブセット化を促進できます。

Pandas で大規模なデータを操作するときにこれらのベスト プラクティスに従うことで、データ分析プロセスを合理化し、パフォーマンスとパフォーマンスの向上を実現できます。信頼性。

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