当处理的数据集太大而无法放入内存但又小到足以容纳硬盘时，必须建立有效的管理“大数据”的工作流程。本文探讨了使用 HDFStore 和 MongoDB 等工具导入、查询和更新数据的最佳实践。
将平面文件加载到永久数据库结构中
要将平面文件加载到永久磁盘数据库中，请考虑使用 HDFStore。这允许您将大型数据集存储在磁盘上，并仅将必要的部分检索到 Pandas 数据帧中进行分析。
查询数据库以检索 Pandas 数据
一旦数据存储后，可以执行查询来检索数据子集。 MongoDB 是简化此过程的替代选项。
在 Pandas 中操作片段后更新数据库
要使用 Pandas 中的新数据更新数据库，请附加新列使用 HDFStore 到现有的数据库结构。但是，在附加新列时考虑数据类型至关重要，因为这会影响效率。
以下示例演示了应用这些工作流程的典型场景：
处理大数据时，定义结构化工作流程（例如上述工作流程）非常重要。这有助于最大限度地减少复杂性并提高数据管理效率。
另一个关键方面是了解数据的性质和正在执行的操作。例如，如果进行按行操作，以按行格式存储数据（例如使用 pytables）可以提高效率。
确定存储效率和查询性能之间的最佳平衡也至关重要。采用压缩技术和建立数据列可以优化存储空间并加快行级子集设置。
通过在 Pandas 中处理大数据时遵循这些最佳实践，您可以简化数据分析流程并实现更好的性能和性能。可靠性。
以上是如何用Pandas高效管理和处理'大数据”？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
