Pandas를 사용하여 '대규모 데이터'를 효율적으로 관리하고 처리하려면 어떻게 해야 합니까?

Pandas의 "대형 데이터"를 위한 워크플로

메모리에 담기에는 너무 크지만 하드 드라이브에 담기에는 충분히 작은 데이터 세트를 처리할 때 효과적인 구축이 필수적입니다. "대량 데이터"를 관리하는 워크플로우입니다. 이 문서에서는 HDFStore 및 MongoDB와 같은 도구를 사용하여 데이터를 가져오고 쿼리하고 업데이트하는 모범 사례를 살펴봅니다.

Pandas를 사용한 대규모 데이터 조작을 위한 워크플로

영구 데이터베이스 구조에 플랫 파일 로드

플랫 파일을 영구 디스크 데이터베이스에 로드하려면 HDFStore를 사용하는 것이 좋습니다. 이를 통해 대규모 데이터 세트를 디스크에 저장하고 분석을 위해 필요한 부분만 Pandas 데이터 프레임으로 검색할 수 있습니다.

Pandas용 데이터를 검색하기 위해 데이터베이스 쿼리

데이터가 일단 저장되면 쿼리를 실행하여 데이터 하위 집합을 검색할 수 있습니다. MongoDB는 이 프로세스를 단순화하는 대체 옵션입니다.

Pandas에서 조각을 조작한 후 데이터베이스 업데이트

Pandas의 새 데이터로 데이터베이스를 업데이트하려면 새 열을 추가하세요. HDFStore를 사용하여 기존 데이터베이스 구조에 적용합니다. 그러나 새 열을 추가할 때 데이터 유형을 고려하는 것이 중요합니다. 이는 효율성에 영향을 미칠 수 있기 때문입니다.

실제 예시

다음 예시는 이러한 워크플로가 적용되는 일반적인 시나리오를 보여줍니다.

1. 대형 플랫 파일 가져오기: 대규모 플랫 파일 데이터를 영구 파일로 반복적으로 가져옵니다. 온디스크 데이터베이스 구조.
2. pandas 데이터 프레임 쿼리: 데이터베이스를 쿼리하여 데이터 하위 집합을 메모리 효율적인 Pandas 데이터 프레임으로 검색합니다.
3. 새 열 만들기: 선택한 열에 작업을 수행하여 새로운 화합물을 만듭니다. columns.
4. 새 열 추가: HDFStore 등을 사용하여 새로 생성된 열을 데이터베이스 구조에 추가합니다.

추가 고려 사항

대량 데이터로 작업할 때는 위에서 설명한 것과 같은 구조화된 워크플로를 정의하는 것이 중요합니다. 이를 통해 복잡성을 최소화하고 데이터 관리 효율성을 높일 수 있습니다.

또 다른 중요한 측면은 데이터의 성격과 수행 중인 작업을 이해하는 것입니다. 예를 들어 행 단위 작업을 수행하는 경우 데이터를 행 단위 형식(예: pytables 사용)으로 저장하면 효율성이 향상될 수 있습니다.

저장 효율성과 쿼리 성능 간의 최적 균형을 결정하는 것도 중요합니다. . 압축 기술을 사용하고 데이터 열을 설정하면 저장 공간을 최적화하고 행 수준 하위 설정을 신속하게 처리할 수 있습니다.

Pandas에서 대규모 데이터로 작업할 때 이러한 모범 사례를 준수하면 데이터 분석 프로세스를 간소화하고 더 나은 성능과 효율성을 달성할 수 있습니다. 신뢰성.

위 내용은 Pandas를 사용하여 '대규모 데이터'를 효율적으로 관리하고 처리하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!