Pandas はどのようにして「大規模データ」ワークフローを効率的に処理できるのでしょうか?

Pandas を使用した「大規模データ」ワークフロー

メモリに収まらないほど大きすぎるデータセットを扱う場合、効率的なワークフローが重要です。このために、HDFStore を利用してディスク上にデータセットを保持し、必要な部分だけを取得できます。

フラット ファイルのロード

大きなフラット ファイルを永続ディスクに繰り返しインポートします。ベースのデータベース構造。各ファイルは、同じ数の列を持つコンシューマー データのレコードで構成されている必要があります。

データベースのクエリ

Pandas でデータのサブセットを使用するには、クエリを実行して特定のデータを取得します必要な列に基づいたデータ。これらの選択された列はメモリ制約内に収まる必要があります。

データベースの更新

Pandas でデータを操作した後、新しい列をデータベース構造に追加します。これらの新しい列は、通常、選択した列に対して操作を実行することによって作成されます。

ワークフローの例

1. フラット ファイルをインポートし、ディスク上に保存します。
2. このデータのサブセットを Pandas に読み取ります。分析。
3. サブセットに対して操作を実行して、新しい列を作成します。
4. 新しい列をディスク上のデータベースに追加し直します。
5. 追加のサブセットについて手順 2 ～ 4 を繰り返します。

追加考慮事項

• クエリは行基準に基づいて行われるため、データベース構造では効率的な行単位の操作が可能である必要があります。
• メモリ使用量を最小限に抑えるには、異なるフィールド グループを格納します。データベース内の別のテーブルまたはグループに分割します。
• 特定の列に「data_columns」を定義して、それらに基づいて行を迅速に選択できるようにします。

これらのベスト プラクティスに従うことで、Pandas で大規模なデータセットを処理するための効率的なワークフローを作成でき、メモリを超える大きなファイルを扱う場合でも、データを効率的にクエリ、操作、更新できるようになります。容量。

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