首页 后端开发 Python教程 以下是一些标题选项,请记住问题格式并重点关注大型 DataFrame 处理: 选项 1(一般和直接): * 如何在 Pandas 中高效处理大型 DataFrame? 奥普

以下是一些标题选项,请记住问题格式并重点关注大型 DataFrame 处理: 选项 1(一般和直接): * 如何在 Pandas 中高效处理大型 DataFrame? 奥普

Oct 26, 2024 am 05:23 AM

Here are a few title options, keeping in mind the question format and focus on large DataFrame handling:

Option 1 (General & Direct):
* How to Efficiently Process Large DataFrames in Pandas? 

Option 2 (Focus on Chunking):
* Pandas on a Diet: How Can You

Pandas:将大型数据帧切成块

使用大量数据帧时可能会出现内存错误。为了缓解这个问题,将数据帧划分为可管理的部分变得至关重要。这种方法涉及对数据帧进行切片,将其传递给函数进行处理,然后将生成的块连接回单个综合数据帧。

例如,考虑一个包含超过 300 万行数据的大型数据帧。为了避免内存耗尽,我们可以使用以下两种方法之一对数据帧进行切片:

  • 分块切片:使用列表理解或 NumPy 的 array_split 函数,我们可以创建一个较小的列表数据框。然后可以单独访问或并行处理这些块。
  • 按唯一值切片:如果数据帧在特定列(例如 AcctName)中包含唯一值,我们可以对行进行分组按该列并对数据帧进行相应的切片。

切片后,使用指定的函数单独处理块。随后,使用 Pandas 的 concat 函数将这些处理后的块组合回单个数据帧。

这种方法可以有效处理大型数据帧,同时减轻内存限制。通过将数据帧切成更小的块,我们可以避免内存资源过多并确保顺利执行。

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