`low_memory=False` 및 `dtype`은 어떻게 Pandas `read_csv`의 메모리 효율성을 향상시킬 수 있습니까?

Pandas read_csv: low_memory 및 dtype 옵션 탐색

read_csv 함수를 사용하여 CSV 파일에서 데이터를 로드하는 동안 혼합 데이터 유형을 강조 표시하는 동안 오류가 발생할 수 있습니다. 특정 열. 이 오류 메시지에는 일반적으로 dtype 옵션을 지정하거나 low_memory 매개변수를 비활성화하라는 제안이 포함됩니다.

low_memory 이해

이름과 달리 low_memory 옵션은 메모리 사용량에 실제로 영향을 미치지 않습니다. 대신 데이터의 초기 분석을 기반으로 각 열에 적합한 데이터 유형을 추정하는 것이 목적이었습니다. 그러나 이 접근 방식은 비효율성으로 인해 더 이상 사용되지 않습니다.

low_memory=False가 도움이 되는 이유

low_memory를 비활성화하면 Pandas는 전체 파일을 읽을 때까지 데이터 유형 추측을 연기합니다. 이러한 지연으로 인해 각 열을 미리 분석하는 것과 관련된 메모리 오버헤드가 줄어듭니다. dtype 매개변수를 사용하여 데이터 유형을 명시적으로 지정함으로써 Pandas는 각 열에 적절한 데이터 구조를 할당하여 메모리 할당을 최적화할 수 있으므로 로드 시간과 메모리 효율성이 향상됩니다.

dtype 지정

데이터 유형 지정 (dtypes)은 효율적인 데이터 처리를 위해 필수적입니다. Pandas는 각 열에 대해 예상되는 데이터 유형을 정의함으로써 불필요한 메모리 소비 및 처리 오버헤드를 초래할 수 있는 유형 추측의 비용이 많이 드는 프로세스를 방지합니다.

사용 가능한 데이터 유형

Pandas는 광범위한 데이터 유형을 제공합니다. 다음을 포함한 데이터 유형:

• 숫자 유형(float, int, bool)
• 날짜 및 시간 유형(timedelta64[ns], datetime64[ns])
• 특수 유형(범주, 마침표[])
• 희소 유형(Sparse, Sparse[int], Sparse[float])
• 인덱싱 간격 유형

고려 사항

• dtype=object를 설정하면 데이터 유형 경고가 표시되지 않지만 메모리 효율성은 향상되지 않습니다.
• NumPy가 유니코드를 객체로 처리하므로 dtype=unicode 설정은 효과적이지 않습니다.
• 변환기를 사용하면 유효하지 않은 데이터 값이 발생할 때 오류를 방지할 수 있지만 변환기는 계산 비용이 많이 들기 때문에 아껴서 사용해야 합니다.

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