关于生成列表，dataframe太大，内存溢出，程序以外中断的情况

最新推荐文章于 2024-04-09 13:56:57 发布
原创 最新推荐文章于 2024-04-09 13:56:57 发布 · 508 阅读 · 0 ·
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#编辑器 #vscode #macos

这篇博客探讨了如何利用人工智能技术对大量数据进行分段处理，每1000个数据点进行一次输出，并动态更新起始位置。这种方法在处理大规模信息时非常有效，能够确保关键信息的提取和组织。同时，文章还涉及了如何生成准确的新标题、摘要和关键词，以及如何为博客内容打上相关标签，以反映信息技术的不同领域。

可以直接指定index，start end；一定时间段，比如说1000个就进行一次输出，然后把本次的end设为下一次的start，然后到start+1000（本次的end）的时候输出；而再输出的时候再把本次的end（start+1000）再设为start如此往复；类似下图这样：
类似于这样
之后再合并即可

skyeah_
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AI系统可扩展性设计避坑指南：我踩过的12个坑及解决方案
AI天才研究院
08-01 452
数据管道的 scalability 直接决定了系统的效率。提前用分布式、异步、GPU加速的方案，避免“数据等模型”的尴尬。模型的大小和延迟是部署的关键。优先选择轻量级模型，或者用压缩技术优化大模型，避免“模型无法部署”的问题。计算资源的潮汐效应会导致资源浪费或过载。用弹性计算、任务调度、资源共享，优化资源使用，降低成本。状态ful服务的扩展需要将状态存储到分布式存储中，或者用无状态服务设计，避免状态依赖。监控是系统 scalability 的“眼睛”。全面监控各个层面的指标。
[Spark版本更新]--2.3.0发行说明
欢迎来到我的博客，一起探索代码里的世界！
03-03 1万+
自从2017年12月1日发布spark-2.2.1以来，已有3个月时间。2018年2月28日，spark官方发布了一个大版本Spark-2.3.0，解决了1399个大大小小的问题。一、DataBricks做了相关说明今天，我们很高兴地宣布Databricks上的Apache Spark 2.3.0作为其Databricks Runtime 4.0的一部分。我们要感谢Apache Spark社区为S...
pyflink+pandas 分批次做数据聚合时内存爆炸（jupyter-basenotebook环境）
mazaichang1101的博客
04-09 637
程序的逻辑是使用pyflink SQL 批处理读取Clickhouse的宽表，用sql做基本的逻辑处理后转pandas dataframe结构做数据聚合运算，像平均值、最大值最小值。每次大概能跑50-60分钟，但是还是会出现内存持续上涨的问题，只是上涨得慢了。中间使用了for循环，每次处理的数据量不算大。（机器资源也十分有限，多个服务在上面跑，每次跑时可用内存大概6G，跑一会就基本爆了）jupyter每次运行后不会自动停止内核，导致每启动一个程序后占用堆积，这貌似是jupyter自带的问题，需要手动停止。
缓解pandas中DataFrame占用内存过大的问题
但行好事，莫问前程。
01-21 1万+
本文最后修改于2018-01-21，文章有问题或者转载请及时联系本人，如果对你有帮助，别忘了点下关注~ 0 背景 在我们使用pandas进行数据处理的时候，有时候发现文件在本地明明不大，但是用pandas以DataFrame形式加载内存中的时候会占用非常高的内存，本文即解决这样的问题。 1 原因 如果是计算机相关专业的同学，你应该知道int8，int16，int64的区别。如果你忘记了，那...
【Python学习】 - 解决DataFrame占用内存过大问题
xuanweiace的博客
12-08 4298
这篇文章原文出自kaggle，文中给出了reduce_mem_usage方法可以用来自动缩减dataframe占用空间 这篇notebook展示了通过使用更合理的数据类型来减少dataframe的内存使用量 方法如下： 迭代每一个column 检查column是否为数字型 检查column是否可以用integer表示 找出column下的最大值和最小值 选择适用于数据范围的最合适的数据类型 ...
当dataframe数据量较大时，数据处理
weixin_54964895的博客
05-07 535
当dataframe数据量较大时，使用for循环会耗费较多的时间。当然，应该也有对for循环进行优化处理的方法，但效果可能只能提高几百倍的速度。（可能可以，自己还没有动手实践过，不太确定。（本人持悲观态度））方法4：使用itrows方法。（函数名没有拼对，大致长这个样子）（没有尝试过，不过看着可行）如：使用vectorize向量化函数对DataFrame中值进行复杂运算。待尝试：听说过hadoop大数据处理框架，但还没有学过，希望有时间尝试下，再补上……方法2：使用apply()函数+lambda函数。
dataframe 链式索引 切片 赋值 for循环 内存溢出问题——返回副本和视图的区别
weixin_44566452的博客
03-05 771
记录一个坑了我两个多小时的隐性问题！！！ 问题情况：for循环中出现内存溢出，随着for循环内存占用爆炸式增加 问题代码： def render_framebymethod(frame, method): result = frame.copy() for col in result.columns: EntryRemoveDate = method(col) for row in range(EntryRemoveDate.shape[0]): ..
51单片机内存布局权威解读：数据段与代码段对C4炸弹程序性能的5大影响
# 51单片机内存架构与C语言程序映射原理：从理论到实战的深度剖析 在嵌入式系统的世界里，时间就是一切。特别是在那些毫秒级甚至微秒级响应决定成败的应用场景中——比如工业控制、安全触发装置或我们今天要聊的...
[Spark版本更新]--Spark-2.4.0 发布说明
欢迎来到我的博客，一起探索代码里的世界！
11-09 7102
2018-11-02 Apache Spark 官方发布了 2.4.0版本，以下是 Release Notes，供参考：  Sub-task [ SPARK-6236 ] - 支持大于2G的缓存块 [ SPARK-6237 ] - 支持上传块> 2GB作为流 [ SPARK-10884 ] - 支持针对回归和分类相关模型的单实例预测 [ SPARK-11239 ] - 用于ML线性...
[Spark版本升级]-- spark-2.2.0发行说明
欢迎来到我的博客，一起探索代码里的世界！
07-18 6929
Spark-2.2.0版本发行时间：2017-7-11   一、Jira说明： https://issues.apache.org/jira/secure/ReleaseNote.jspa?projectId=12315420&version=12338275   子任务 [ SPARK-1267 ] - 添加PySpark的pip安装程序 [ SPARK-3249 ] - ...
python读取几千万行的大表内存问题
Lucky-zhou的博客
04-04 1万+
Python导数据的时候，需要在一个大表上读取很大的结果集。 如果用传统的方法，Python的内存会爆掉，传统的读取方式默认在内存里缓存下所有行然后再处理，内存容易溢出 解决的方法： 1）使用SSCursor(流式游标)，避免客户端占用大量内存。(这个cursor实际上没有缓存下来任何数据，它不会读取所有所有到内存中，它的做法是从储存块中读取记录，并且一条一条返回给你。) 2）使用迭代
json pandas 内存溢出_如何解决将pandas dataframe导出为JSON时的溢出错误
weixin_33940469的博客
01-27 509
在Jupyter中，我有一个包含40万个对象的dataframe，如果不遇到以下错误，我无法将其完全导出到JSON文件。在只要我把出口限制在前14.1万件物品上，不管这些物品的顺序如何，出口工作都很顺利。在我应该知道处理大型JSON文件的大小限制吗？谢谢您。在OverflowError Traceback (most recent call ...
将Pandas DataFrame内存大小减少约65％
卤蛋爱编程
06-05 1563
这篇文章原文出自kaggle，我大致翻译翻一下，文中给出了reduce_mem_usage方法可以用来自动缩减dataframe占用空间 这篇notebook展示了通过使用更合理的数据类型来减少dataframe的内存使用量 方法如下： 迭代每一个column 检查column是否为数字型 检查column是否可以用integer表示 找出column下的最大值和最小值 选择适用于数据范围的最合...
解决Pandas读取大文本文件导致内存溢出的问题
wangTongGen
07-08 7173
问题描述 当使用pandas读取大文本文件时，会由于内存不足产生MemoryError异常，可以设置分块读取的方式来解决。 代码实现 import pandas as pd # 由于数据量较大，一次性读入可能造成内存错误(Memmory Error),因而使用pandas的分块读取 def read_from_local(file_name, chunk_size=500000): ...
Python 性能优化｜优化 pandas.concat 内存占用方法（避免复制数据）
长行
09-04 2073
因为 numpy 的切片方法通常不会导致复制数据，所有我们考虑将 DataFrame 中的每一列分别取出、切片后再重新构造 DataFrame。显然，在上述的操作中，复制了 DataFrame 中的数据。我们希望实现一种不需要复制，而是使用切片视图的方法。的参数，发现并不能有效降低内存，反而使内存峰值翻倍，具体原因待基于源码分析。监控内存，可知这一步操作的返回的 DataFrame 新增内存。因此，返回值的内存约占数据内存的 9.64%。在返回结果中，数据需要使用内存。使用上述逻辑，新增内存为。
解决 pandas 读取数据时内存过大的问题
微信号：RunsenLiu
04-17 3928
解决 pandas 读取数据时内存过大的问题 背景： 在我们使用pandas进行数据处理的时候，有时候发现文件在本地明明不大，但是用pandas以DataFrame形式加载内存中的时候会占用非常高的内存，这是因为pandas的处理机制默认会按照最大的规格去设置数据类型。 数据类型占用内存表格 常用的数据类型范围如下所示： dtypes 范围下限（含） 范围上限（含） unit8 0
困扰我多次的内存溢出问题终于解决了
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u011291302的专栏
12-04 2万+
viewpager+fragment +多图 简直要命，滑动到第10个fragment左右就会内存溢出 说是内存溢出，其实是内存泄漏。图片加载开源库有很多，我用的是Glide，Glide会回收图片释放内存，然而如果该图片一直被imageview保持引用就会出现无法回收的状态，最终这些图片越来越多，导致内存溢出。 然后要解决的问题就是在适当的时间释放掉这些引用。 这里v
Dataframe优化内存（转）
weixin_43461341的博客
03-09 1683
Pandas】Pandas处理大数据集的方法（内存优化，减少内存使用量90%） 将内存使用量减少高达90％的方法 当使用具有小数据（小于100兆字节）的pandas时，性能很少成为问题。当我们迁移到更大的数据（100兆字节到几千兆字节）时，性能问题会使运行时间更长，并导致代码因内存不足而完全失败。 虽然像Spark这样的工具可以处理大型数据集（100千兆字节到多兆兆字节），但充分利用它们的功能通常...
pd.dataframe astype(object) 最大数字溢出 最大整数 整数位数不能超过20个 比np.int64还要大的 np.int64 np.int128
Caiqiudan的博客
01-03 913
解决方案：df.col.astype(object)
优化过程中出错: Input y contains infinity or a value too large for dtype('float64'). --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[141], line 194 190 # ------------------------------- 191 # 7. 输出最优参数 192 # ------------------------------- 193 if not results_log: --> 194 raise ValueError("未生成任何有效模型配置，请检查参数范围或数据。") 196 results_df = pd.DataFrame(results_log) 197 best_row = results_df.loc[results_df['RMSE_val'].idxmin()] ValueError: 未生成任何有效模型配置，请检查参数范围或数据。
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10-31
| 归一化失败 | 如果 `y` 极大（如百万级 AQI），MinMaxScaler 会溢出 | | 时序构造越界 | `create_dataset` 函数逻辑错误导致索引越界、空数组输入 | | 贝叶斯优化尝试了无效参数 | 如 `look_back=0` 导致无输入...
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