Pandas 如何高效处理'大数据”工作流程？

使用 Pandas 的“大数据”工作流程

处理太大而无法放入内存的数据集时，高效的工作流程至关重要。为此，您可以利用 HDFStore 将数据集保存在磁盘上并仅检索必要的部分。

加载平面文件

迭代地将大型平面文件导入永久磁盘 -基于数据库结构。每个文件应包含具有相同列数的消费者数据记录。

查询数据库

要在 Pandas 中使用数据子集，请执行查询来检索特定的数据基于所需列的数据。这些选定的列应符合内存限制。

更新数据库

在 Pandas 中操作数据后，将新列追加到数据库结构中。这些新列通常是通过对所选列执行操作来创建的。

示例工作流程

1. 导入平面文件并将其存储在磁盘上数据库。
2. 将此数据的子集读取到 Pandas 中进行分析。
3. 创建通过对子集执行操作来创建新列。
4. 将新列追加回磁盘数据库。
5. 重复步骤 2-4 以获取其他子集和操作。

其他注意事项

• 数据库结构应允许高效的按行操作，因为查询将基于行条件。
• 为了最大限度地减少内存使用，请将不同的字段组存储在数据库中的单独表或组中。
• 为特定列定义“data_columns”，以允许基于这些列快速选择行。

通过遵循这些最佳实践，您可以创建一个高效的工作流程来处理大型数据Pandas 中的数据集，使您即使在处理超出内存容量的大文件时也能高效地查询、操作和更新数据。

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