如何用Pandas高效管理和處理「大數據」？

Pandas 中的「大數據」工作流程

當處理的資料集太大而無法放入記憶體但又小到足以容納硬碟時，必須建立有效的管理「大數據」的工作流程。本文探討了使用 HDFStore 和 MongoDB 等工具匯入、查詢和更新資料的最佳實務。

使用Pandas 進行大數據操作的工作流程

將平面檔案載入到永久資料庫結構

要將平面檔案載入到永久資料庫結構中

要將平面檔案載入到永久資料庫結構中

要將平面檔案載入至永久資料庫資料庫中，請考慮使用HDFStore。這允許您將大型資料集儲存在磁碟上，並僅將必要的部分檢索到 Pandas 資料幀中進行分析。

查詢資料庫以檢索 Pandas 資料

一旦資料儲存後，可以執行查詢來檢索資料子集。 MongoDB 是簡化此過程的替代選項。

在 Pandas 中操作片段後更新資料庫

要使用 Pandas 中的新資料更新資料庫，請附加新欄位使用 HDFStore 到現有的資料庫結構。但是，在附加新列時考慮資料類型至關重要，因為這會影響效率。
1. 真實範例
以下範例示範了應用這些工作流程的典型場景：
匯入大型平面檔案：
3. 迭代地將大型平面文件資料匯入到永久文件中磁碟資料庫結構。
查詢 pandas 資料幀：
4. 查詢資料庫以將資料子集檢索到記憶體高效的 Pandas 資料幀中。
建立新欄位：

對所選列執行操作以建立新化合物列。

追加新欄位：

使用 HDFStore 等將新建立的資料列追加到資料庫結構。

其他注意事項

處理大數據時，定義結構化工作流程（例如上述工作流程）非常重要。這有助於最大限度地減少複雜性並提高資料管理效率。

另一個關鍵方面是了解資料的性質和正在執行的操作。例如，如果進行按行操作，以按行格式儲存資料（例如使用 pytables）可以提高效率。 確定儲存效率和查詢效能之間的最佳平衡也至關重要。採用壓縮技術和建立資料列可以優化儲存空間並加快行級子集設定。 透過在 Pandas 中處理大數據時遵循這些最佳實踐，您可以簡化資料分析流程並實現更好的效能和效能。可靠性。

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