Out-of-Core 기술을 사용하여 Pandas에서 대규모 데이터 세트를 효율적으로 관리하는 방법은 무엇입니까?

Pandas를 사용한 대량 데이터 워크플로: 코어 외부 관리

소개

대규모 데이터 세트 관리는 일반적인 과제입니다. 데이터 분석 중. 이 문서에서는 널리 사용되는 Python 데이터 조작 라이브러리인 Pandas를 사용하여 분산 처리가 필요하지 않지만 메모리 제한을 초과하는 "대규모 데이터"를 처리하기 위한 모범 사례를 살펴봅니다. 우리는 메모리에 담기에는 너무 큰 데이터 세트에 대한 영구 저장, 데이터 쿼리 및 업데이트에 중점을 둡니다.

질문

대규모 데이터 세트를 관리하기 위한 워크플로를 어떻게 구축할 수 있습니까? 다음 작업을 지원하는 Pandas:

1. 플랫 파일을 영구 디스크 데이터베이스에 로드 구조
2. Pandas 분석을 위한 데이터를 검색하기 위해 데이터베이스 쿼리
3. Pandas에서 하위 집합을 수정한 후 데이터베이스 업데이트

솔루션

데이터 저장

Pandas 내에서 HDF5 기반 데이터 저장 형식인 HDFStore를 사용해 보세요. HDF5는 디스크의 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리하는 데 최적화되어 있습니다. HDFStore의 각 그룹은 필드의 특정 하위 집합을 나타낼 수 있으므로 효율적인 쿼리 및 업데이트가 가능합니다.

데이터 로드

플랫 파일을 HDFStore에 반복적으로 로드하려면 청크를 사용하세요. 기반 처리. 일괄적으로 파일을 읽고 필드 맵을 기반으로 HDFStore의 해당 그룹에 추가하고 효율적인 하위 선택을 위한 데이터 열을 생성합니다.

쿼리 및 업데이트

데이터를 쿼리하고 업데이트하려면 HDFStore의 select() 및 Append() 메서드를 사용하세요. select()를 사용하면 행과 열의 특정 그룹이나 하위 집합을 검색할 수 있습니다. Append()를 사용하면 기존 그룹에 새 데이터를 추가하거나 새 필드 조합을 위한 새 데이터를 생성할 수 있습니다.

워크플로 예시

1. 필드 맵을 생성하여 정의 HDFStore의 그룹 및 데이터 열.
2. 플랫 파일을 청크별로 읽습니다.
3. 추가 필드 맵을 기반으로 데이터를 그룹에 추가하고 효율적인 쿼리를 위한 데이터 열을 생성합니다.
4. Pandas에서 계산을 수행하고 새 열을 생성합니다.
5. HDFStore에 새 열을 추가하고 필요에 따라 새 그룹을 생성합니다.
6. 다음을 사용하여 후처리를 위한 하위 집합 데이터 select_as_multiple().

추가 고려 사항

• 쿼리를 최적화하고 데이터 중복을 방지하려면 데이터 열을 신중하게 정의하세요.
• 인덱스 사용 행 부분 집합화 성능을 향상시키기 위해 데이터 열에 대한 작업을 수행합니다.
• 압축을 활성화합니다. 효율적인 스토리지.
• 데이터 구조를 추상화하고 데이터 액세스를 단순화하는 기능 구현을 고려하세요.

HDFStore를 활용하고 이러한 모범 사례를 채택하면 대규모 데이터 세트를 관리하기 위한 강력한 워크플로를 구축할 수 있습니다. Pandas에서는 메모리 제한을 초과하는 데이터를 효율적으로 저장, 쿼리 및 업데이트할 수 있습니다.

위 내용은 Out-of-Core 기술을 사용하여 Pandas에서 대규모 데이터 세트를 효율적으로 관리하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!