本篇内容介绍了“Pandas轻松处理超大规模数据的方法是什么”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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处理大规模数据集时常是棘手的事情，尤其在内存无法完全加载数据的情况下。在资源受限的情况下，可以使用 Python Pandas 提供的一些功能，降低加载数据集的内存占用。可用技术包括压缩、索引和数据分块。
在上述过程中需要解决一些问题，其中之一就是数据量过大。如果数据量超出本机内存的容量，项目执行就会产生问题。
对此有哪些解决方案？
有多种解决数据量过大问题的方法。它们或是消耗时间，或是需要增加投资。
可能的解决方案
投资解决：新购有能力处理整个数据集，具有更强 CPU 和更大内存的计算机。或是去租用云服务或虚拟内存，创建处理工作负载的集群。
耗时解决：如果内存不足以处理整个数据集，而硬盘的容量要远大于内存，此时可考虑使用硬盘存储数据。但使用硬盘管理数据会大大降低处理性能，即便是 SSD 也要比内存慢很多。
只要资源允许，这两种解决方法均可行。如果项目资金充裕，或是不惜任何时间代价，那么上述两种方法是最简单也是最直接的解决方案。
但如果情况并非如此呢？也许你的资金有限，或是数据集过大，从磁盘加载将增加 5~6 倍甚至更多的处理时间。是否有无需额外资金投入或时间开销的大数据解决方案呢？
这个问题正中我的下怀。
有多种技术可用于大数据处理，它们无需额外付出投资，也不会耗费大量加载的时间。本文将介绍其中三种使用 Pandas 处理大规模数据集的技术。
压 缩
第一种技术是数据压缩。压缩并非指将数据打包为 ZIP 文件，而是以压缩格式在内存中存储数据。
换句话说，数据压缩就是一种使用更少内存表示数据的方法。数据压缩有两种类型，即无损压缩和有损压缩。这两种类型只影响数据的加载，不会影响到处理代码。
无损压缩
无损压缩不会对数据造成任何损失，即原始数据和压缩后的数据在语义上保持不变。执行无损压缩有三种方式。在下文中，将使用美国按州统计的新冠病毒病例数据集依次介绍。
加载特定的数据列
例子中所使用的数据集具有如下结构：
import pandas as pd data = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/nytimes/covid-19-data/master/us-counties.csv") data.sample(10)
加载整个数据集需要占用 111MB 内存！
如果我们只需要数据集中的两列，即州名和病例数，那么为什么要加载整个数据集呢？加载所需的两列数据只需 36MB，可降低内存使用 32%。
使用 Pandas 加载所需数据列的代码如下：
本节使用的代码片段如下：
# 加载所需软件库 Import needed library import pandas as pd # 数据集 csv = "https://raw.githubusercontent.com/nytimes/covid-19-data/master/us-counties.csv" # 加载整个数据集 data = pd.read_csv(csv) data.info(verbose=False, memory_usage="deep") # 创建数据子集 df = data[["county", "cases"]] df.info(verbose=False, memory_usage="deep") # 加速所需的两列数据 df_2col = pd.read_csv(csv , usecols=["county", "cases"]) df_2col.info(verbose=False, memory_usage="deep")
代码地址：
https://gist.github.com/SaraM92/3ba6cac1801b20f6de1ef3cc4a18c843#file-column_selecting-py
操作数据类型
另一个降低数据内存使用量的方法是截取数值项。例如将 CSV 加载到 DataFrame，如果文件中包含数值，那么一个数值就需要 64 个字节存储。但可通过使用 int 格式截取数值以节省内存。
int8 存储值的范围是 -128 到 127；
int16 存储值的范围是 -32768 到 32767；
int64 存储值的范围是 -9223372036854775808 到 9223372036854775807。
如果可预先确定数值不大于 32767，那么就可以使用 int16 或 int32 类型，该列的内存占用能降低 75%。
假定每个州的病例数不超过 32767（虽然现实中并非如此），那么就可截取该列为 int16 类型而非 int64。
稀疏列
如果数据集的一或多个列中具有大量的 NaN 空值，那么可以使用 稀疏列表示 降低内存使用，以免空值耗费内存。
假定州名这一列存在一些空值，我们需要跳过所有包含空值的行。该需求可使用 pandas.sparse 轻松实现（译者注：原文使用 Sparse Series，但在 Pandas 1.0.0 中已经移除了 SparseSeries）。
有损压缩
如果无损压缩并不满足需求，还需要进一步压缩，那么应该如何做？这时可使用有损压缩，权衡内存占用而牺牲数据百分之百的准确性。
有损压缩有两种方式，即修改数值和抽样。
修改数值：有时并不需要数值保留全部精度，这时可以将 int64 截取为 int32 甚至是 int16。
抽样：如果需要确认某些州的新冠病例数要高于其它州，可以抽样部分州的数据，查看哪些州具有更多的病例。这种做法是一种有损压缩，因为其中并未考虑到所有的数据行。
第二种技术：数据分块（chunking）
另一个处理大规模数据集的方法是数据分块。将大规模数据切分为多个小分块，进而对各个分块分别处理。在处理完所有分块后，可以比较结果并给出最终结论。
本文使用的数据集中包含了 1923 行数据。
假定我们需要找出具有最多病例的州，那么可以将数据集切分为每块 100 行数据，分别处理每个数据块，从这各个小结果中获取最大值。
本节代码片段如下：
# 导入所需软件库 import pandas as pd # 数据集 csv = "https://raw.githubusercontent.com/nytimes/covid-19-data/master/us-counties.csv" # 循环处理每个数据块，获取每个数据块中的最大值 result = {} for chunk in pd.read_csv(csv, chunksize=100): max_case = chunk["cases"].max() max_case_county = chunk.loc[chunk[ cases ] == max_case, county ].iloc[0] result[max_case_county] = max_case # 给出结果 print(max(result, key=result.get) , result[max(result, key=result.get)])代码地址：
https://gist.github.com/SaraM92/808ed30694601e5eada5e283b2275ed7#file-chuncking-py
第三种方法：索引
数据分块非常适用于数据集仅加载一次的情况。但如果需要多次加载数据集，那么可以使用索引技术。
索引可理解为一本书的目录。无需读完整本书就可以获取所需得信息。
例如，分块技术非常适用于获取指定州的病例数。编写如下的简单函数，就能实现这一功能。
索引 vs 分块
分块需读取所有数据，而索引只需读取部分数据。
上面的函数加载了每个分块中的所有行，但我们只关心其中的一个州，这导致大量的额外开销。可使用 Pandas 的数据库操作，例如简单的做法是使用 SQLite 数据库。
首先，需要将 DataFrame 加载到 SQLite 数据库，代码如下：
import sqlite3 csv = "https://raw.githubusercontent.com/nytimes/covid-19-data/master/us-counties.csv" # 创建新的数据库文件 db = sqlite3.connect("cases.sqlite") # 按块加载 CSV 文件 for c in pd.read_csv(csv, chunksize=100): # 将所有数据行加载到新的数据库表中 c.to_sql("cases", db, if_exists="append") # 为“state”列添加索引 db.execute("CREATE INDEX state ON cases(state)") db.close()代码地址：
https://gist.github.com/SaraM92/5b445d5b56be2d349cdfa988204ff5f3#file-load_into_db-py
为使用数据库，下面需要重写 get_state_info 函数。
这样可降低内存占用 50%。
“Pandas轻松处理超大规模数据的方法是什么”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
