Pandas `read_csv`를 사용할 때 `low_memory` 옵션을 피하고 Dtype을 명시적으로 정의해야 하는 이유는 무엇입니까?

Pandas read_csv: low_memory 및 dtype 옵션 탐색

pandas를 활용하여 CSV 파일을 가져올 때 특정 열의 혼합 데이터 유형과 관련된 오류가 발생할 수 있습니다. , dtype 옵션을 지정하거나 low_memory를 False로 설정하라는 제안이 표시됩니다. 이 문제를 자세히 알아보려면 두 매개변수의 중요성을 이해해야 합니다.

Low_Memory 옵션: 더 이상 사용되지 않는 퍼즐

low_memory 옵션은 데이터 수집 중에 메모리를 절약하도록 설계되었지만 더 이상 권장되지 않습니다. 실용적인 목적이 없기 때문에 사용하십시오. 그 이유는 데이터세트의 각 열에 대한 데이터 유형을 추측하는 데 메모리가 많이 소모되기 때문입니다. Pandas는 각 열의 데이터를 검사하여 적절한 dtype을 결정하려고 시도합니다. 그러나 이 프로세스에서는 올바른 dtype을 할당하기 위해 전체 파일을 읽어야 하므로 대규모 데이터 세트에는 비효율적일 수 있습니다.

Dtype Guessing: A Cautionary Tale

기본적으로 Pandas는 전체 파일을 읽은 후 각 열의 dtype. 이 접근 방식은 모든 값이 처리될 때까지 dtype을 결정할 수 없는 혼합 데이터가 포함된 열을 처리할 때 문제를 야기합니다. 예를 들어 "user_id"라는 레이블이 붙은 열은 숫자 값으로만 ​​구성될 수 있지만 전체 열을 읽을 때까지 int dtype을 할당할 수 없습니다. 이는 Pandas가 나중에 dtype을 변경해야 할 가능성을 감수하지 않고 모든 값이 숫자일 것이라고 가정할 수 없기 때문입니다.

Dtype 지정: 신중한 접근 방식

dtype 추측을 위해서는 dtype 매개변수를 사용하여 각 열의 dtype을 명시적으로 지정하는 것이 중요합니다. 이 접근 방식을 사용하면 Pandas가 전체 파일을 분석할 필요가 없으며 지정된 유형에 따라 적절한 dtype을 즉시 할당합니다.

숫자 값만 포함된 "user_id"라는 열이 있는 CSV 파일의 예를 생각해 보세요. pd.read_csv() 호출에 "dtype={'user_id': int}"를 추가하면 Pandas는 가져오기 프로세스 시작부터 열을 정수로 인식합니다.

Dtype 옵션: 강력한 무기고

Pandas는 numpy 데이터 유형(예: float, int, bool) 및 Pandas 관련 유형(예: 'category', 'Sparse')을 포함하여 포괄적인 범위의 dtype을 지원합니다. Pandas에서 사용할 수 있는 dtype의 전체 목록은 dtype 참조: Pandas dtype 참조

주의 사항 및 고려 사항

dtype을 'object'로 설정하면 혼합 데이터 유형 경고가 표시되지 않지만 표시되지는 않습니다. 메모리 효율성을 향상시킵니다. Numpy는 유니코드를 '객체'로 나타내므로 dtype을 'unicode'로 설정하는 것은 효과가 없습니다.

변환기를 활용하면 정수로 지정된 열의 문자열 값과 같은 부적합 데이터를 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 변환기는 계산 비용이 많이 들 수 있으므로 아껴서 사용해야 합니다.

결론

low_memory 옵션은 더 이상 권장되지 않지만, 효율적이고 정확한 데이터 처리를 위해서는 적절한 dtype을 지정하는 것이 필수적입니다. dtype 추측을 피하고 올바른 데이터 유형을 미리 정의함으로써 사용자는 메모리 활용도를 최적화하고 Pandas 코드의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

위 내용은 Pandas `read_csv`를 사용할 때 `low_memory` 옵션을 피하고 Dtype을 명시적으로 정의해야 하는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!