如何使用Pandas库处理大型数据集？

最新推荐文章于 2024-11-24 01:32:34 发布
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分类专栏： Python题库 python 文章标签： pandas
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如何使用Pandas库处理大型数据集？

处理大型数据集是数据分析中的一个挑战，尤其是在资源有限的情况下。Pandas是Python中非常流行的数据处理库，但它在处理非常大的数据集时可能会遇到内存限制的问题。因此，我们需要一些策略来提高Pandas处理大型数据集的效率。以下是使用Pandas处理大型数据集的一些方法和示例。

1. 使用chunksize按块加载数据

对于非常大的数据集，可以分块加载数据。Pandas的read_csv()函数提供了chunksize参数，允许逐块读取大文件。

示例：按块读取CSV文件
import pandas as pd

# 按块读取数据，块大小为10000行
chunksize = 10000
chunk_list = [
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通过Pandas读取大文件的实例
12-24
当数据文件过大时，由于计算机内存有限，需要对大文件进行分块读取： import pandas as pd f = open('E:/学习相关/Python/数据样例/用户侧数据/test数据.csv') reader = pd.read_csv(f, sep=',', iterator=True) loop = True chunkSize = 100000 chunks = [] while loop: try: chunk = reader.get_chunk(chunkSize) chunks.append(chunk) except StopIteration: loop
用pandas读取大文件
hengcall的博客
05-20 1万+
读取上GB大文件的方式有很多，但是并不是都有像pandas这样强大的数据清洗功能。数据太大是，可以分块处理，及时手动删除内存，最后在合并数据。   今天在读取一个超大csv文件的时候，遇到困难： 首先使用office打不开 然后在python中使用基本的pandas.read_csv打开文件时：MemoryError 最后查阅read_csv文档发现可以分块读取。 read_csv...
pandas 读取大文件
Addmana的专栏
11-09 3440
from matplotlib import pyplot import scipy as sp import numpy as np from matplotlib import pylab from pandas import Series, DataFrame import pandas as pd filename = 'data.txt' data = pd.read_cs
pandas读取大文件
YangTinTin的博客
07-28 2144
文章目录两种方法1 使用参数chunksize2 使用参数iterator 两种方法 1 使用参数chunksize reader = pd.read_csv('./data/my_data.txt', sep='\t', chunksize=4) # chunksize=4其实就是4行4行地读取 reader.get_chunk(4) # 查看四行 reader.get_chunk(4) 多次运行会有不同的结果，因为是迭代的，第一次显示的是0~3行，第二次则显示的是4-7行，以此类推。 2 使用
pandas读取大文件（chunksize）并通过sqlalchemy写入MySQL数据库
data+scenario+science+insight
05-05 1333
pandas读取大文件（chunksize）并通过sqlalchemy写入MySQL数据库 在pandas中读取表类文件的时候有一个参数chunksize，只要指定了这个参数的数值，那么得到的结果就不是一个DataFrame对象，而是一个TextFileReader，这个对象是一个生成器对象。 ORM 全称Object Relational Mapping, 翻译过来叫对象关系映射。简单的说，ORM 将数据库中的表与面向对象语言中的类建立了一种对应关系。这样，我们要操作数据库，数据库中的表或者表..
数据分析Pandas进阶技巧与优化：大型数据集高效处理及内存优化指南
06-19
内容概要：本文档《Pandas+进阶快速宝典》旨在帮助用户掌握Pandas库的高级用法，提高处理大型数据集的效率。文档强调了三个核心理念：向量化操作、方法链和类型意识。具体内容包括性能与效率优化，介绍了如何避免...
使用Python Pandas处理亿级数据的方法
09-19
最后，对于存储在硬盘上的大型数据集，可以考虑使用更高效的数据存储格式，如Parquet或HDF5，它们支持压缩和列式存储，能显著提高读写速度。 总的来说，处理亿级数据时，Python Pandas通过分块读取、合理设置`chunk...
在Python中，如何使用Pandas库对大型数据集进行有效的数据清洗和预处理？
11-08
为了有效地处理大型数据集并进行数据清洗，推荐参考《Python数据分析第二版：英文原版实战》一书。此书深入讲解了在Python环境下，如何利用Pandas库进行高效的数据分析。 参考资源链接：[Python数据分析第二版：...
使用Python进行数据分析：利用Pandas库处理和分析大型数据集。
一个平平无奇的博客，一个平平无奇的人，一个平平无奇的约定
11-24 1174
在开始我们的旅程之前，首先需要准备足够的燃料——数据。数据采集就像是捕鱼，我们需要合适的渔网来捕捉那些有价值的信息。Python提供了许多强大的库来帮助我们完成这一任务，比如requests用于网络请求，用于网页解析，还有Scrapy这样的爬虫框架。Pandas是Python中最常用的数据分析工具之一，它提供了高效的数据结构和数据分析功能。掌握Pandas，就像是掌握了一张详细的地图，可以让你在数据的海洋中自由航行。一图胜千言。通过图表的形式展示数据，可以让复杂的信息变得直观易懂。
pandas高效读取大文件(csv)方法之-parquet
ningyanggege的博客
01-22 7687
加载csv数据内存溢出及加载速度过慢的方法
【pandas】读取大型文件技巧
m0_37477175的博客
12-31 1958
当csv文件特别大时，pandas读取整个文件非常的耗时，比如我这边有文件大小为5.77G !wc -l x.csv 行数2390492也非常多； 用pandas加载x.csv，花了将近2分钟。 为了加快速度，将使用python 包datatable import datatable as dt %%time train_data_datatable = dt.fread('x.csv') CPU times: user 27.6 s, sys: 3.31 s, total: 30.9 s Wall t
pandas高效读取大文件的探索之路
lvaolan8888的博客
04-16 1466
本文探讨了一些pandas读取大文件的优化方案，最后比较好的就是Polars方案和pickle序列化方案。如果我们的项目是分析固定的数据，比如历史的交易数据，历史天气数据，历史销售数据等等，那么，就可以考虑pickle序列化方案，先花时间讲原始数据序列化，后续的分析中不担心读取文件浪费时间，可以更高效的尝试各种分析思路。除此之外的情况，建议使用Polars方案。最后补充一点，如果读取文件的性能对你影响不大，那就用原来的方式，千万不要画蛇添足的去优化，把精力花在数据分析的业务上。
Pandas分块读取大文件以及读写csv，txt文件的实用操作（待更新）
maligebilaowang的博客
07-27 6377
一、前言 经常利用python编写数据处理脚本，而且经常需要从外界读取csv，txt等格式的文件。而且需要读取的文件很大，比如十几个g的大文件。这时候不能利用pandas直接读取，否则会给电脑内存造成太大的压力。因此就需要进行分块处理以及一边处理一边吧处理的结果写入文件的方式。 二、Pandas读写txt以及csv文件的实用操作 2.1 读取csv文件的参数详解（部分实用参数详解，其他的用到可以再查文档） 读取csv文件的相关参数： pandas.read_csv(filepath_or_buffer, s
pandas快速读取大文件csv方法
a347604678的博客
06-18 4598
当我们使用python进行大量数据的读取操作时，可以通过设置read_csv参数、使用polars、datatable等第三方库的方法提速。
Python学习：pandas读取大文件的一些经验
weixin_37659245的博客
08-11 3173
1、设置CSV的上限 2、加载进度条（读取太慢时，可以判断程序是否还在运行） 3、循环读进pandas 比如，想要从全国的POI数据中，读取四川省的： import pandas as pd import numpy as np import os from tqdm._tqdm_notebook import tnrange filepath='D:\\高德POI数据全国\\2018-POIC...
利用pandas进行大文件计数处理
renjunsong0的博客
11-09 9223
Pandas对一些大文件的读取和分析基本方法，使用multiprocessing进行多进程处理
Pandas大数据文件快速查看
king_crison的博客
07-01 393
这次接到的工作是对从IEA官网中下载的全球新能源汽车的产量，时间限度是从2011年到2023年，地区包含了世界各地的新能源汽车销售量，出口量，金融股票等类别的数据，看着这个时间尺度和类别繁多，一股之前大数据比赛打开一个数据转了两天导致破防的心理阴影。这个方法默认会展示数据的前五行，当然，可以在括号中，写入整数，这样返回对应数量的数据，如果数据有属性名称行，这个也是算一行的，比如你要返回10行，就会返回属性名称行和9行数据。当然，在读入一个文件后，如果你想只读取这个文件的前几行，可以使用这个方法。
pandas数据读取处理详解
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me_to_007的博客
05-12 1万+
数据读取、记录抽取，聚合，去重，空值处理，删除，时间序列，分箱，字符串字段处理方法......
Python 中如何高效处理大型数据集？
最新发布
08-07
<think>我们被要求回答如何在Python中高效处理大型数据集，重点在内存优化和最佳实践。根据提供的引用，我们可以总结出以下几点关键策略： 1. 使用适当的数据结构和算法（引用[2]） 2. 优化内存使用，例如通过检查DataFrame的内存占用（引用[1]） 3. 利用`itertools`模块进行延迟计算和减少内存占用（引用[3]） 4. 避免使用全局变量（引用[1]） 此外，我们还可以结合常见的最佳实践，如使用生成器、分块处理、使用高效的数据类型等。 下面我们将详细展开这些方法： ### 1. **选择高效的数据结构和算法** - 使用字典（哈希表）进行快速查找，时间复杂度为$O(1)$。 - 使用集合（set）进行成员检查和去重，避免使用列表。 - 对于数值计算，使用NumPy数组代替列表，因为NumPy数组是连续内存块，操作更快且更省内存。 ### 2. **内存优化** - **检查内存使用**：在Pandas中，使用`df.memory_usage(deep=True)`查看每列内存占用（引用[1]）。 - **优化数据类型**：将数值列转换为更小的数据类型（如`int32`代替`int64`，`float32`代替`float64`），将字符串列转换为`category`类型（如果基数低）。 - **使用稀疏数据结构**：对于包含大量零值或缺失值的数据，使用稀疏数据结构（如Pandas的`SparseDtype`）。 - **分块处理**：如果数据太大无法一次性载入内存，使用分块读取（如Pandas的`chunksize`参数）。 ### 3. **惰性计算和迭代器** - 使用生成器（generator）避免一次性加载所有数据到内存。例如，用`(x for x in big_list)`代替列表推导式`[x for x in big_list]`。 - 使用`itertools`模块（引用[3]）中的函数（如`chain`、`islice`、`groupby`）进行高效迭代，这些函数返回迭代器，只在需要时计算，减少内存占用。 ### 4. **避免全局变量** - 在函数内部处理数据，利用局部变量（访问速度比全局变量快）并避免全局命名空间污染（引用[1]）。 ### 5. **使用高效的数据处理库** - 对于大型数值计算，使用NumPy和SciPy。 - 对于表格数据，使用Pandas并配合上述优化。 - 对于非常大的数据集，考虑使用Dask或Vaex等库进行分布式计算或内存映射。 ### 6. **文件存储优化** - 使用高效的二进制格式存储数据，如Parquet、HDF5，这些格式支持列式存储和压缩，读写速度快且占用空间小。 ### 7. **并行处理** - 使用多进程（`multiprocessing`）或并行计算库（如`joblib`、`concurrent.futures`）利用多核CPU。 ### 示例代码 #### 优化Pandas内存使用 ```python import pandas as pd # 读取数据时指定数据类型 dtypes = {'id': 'int32', 'name': 'category', 'value': 'float32'} df = pd.read_csv('large_data.csv', dtype=dtypes) # 查看内存使用 print(df.memory_usage(deep=True)) # 将数值列转换为更小的类型 df['id'] = df['id'].astype('int32') # 将字符串列转换为类别 df['category_col'] = df['category_col'].astype('category') ``` #### 使用生成器处理大文件 ```python def read_large_file(file_path): with open(file_path, 'r') as f: for line in f: yield line # 使用生成器逐行处理，避免一次性加载 for line in read_large_file('huge_file.txt'): process(line) # 处理每一行的函数 ``` #### 使用itertools进行高效迭代 ```python from itertools import islice, chain # 合并多个文件的行而不加载全部内容 files = ['file1.txt', 'file2.txt', 'file3.txt'] all_lines = chain(*(open(f) for f in files)) # 只处理前1000行 for line in islice(all_lines, 1000): process(line) ``` #### 分块读取大型CSV ```python chunk_size = 100000 # 每次读取10万行 for chunk in pd.read_csv('very_large.csv', chunksize=chunk_size): process_chunk(chunk) # 处理每个块 ``` ### 总结 高效处理大型数据集的关键在于： - 减少内存占用（优化数据类型、使用稀疏结构） - 惰性计算（生成器、迭代器） - 分块处理 - 使用高效库（NumPy, Pandas, Dask等） - 并行处理 通过以上方法，可以在有限的硬件资源下处理大规模数据[^1][^2][^3]。 --- §§相关问题§§ 1. 如何用Pandas精确计算DataFrame的内存占用？ 2. Python生成器（generator）和迭代器（iterator）的区别是什么？ 3. 在Python中，如何实现多进程并行处理大型数据？ 4. 使用Dask库处理超大数据集有哪些最佳实践？</think>### Python 高效处理大型数据集：内存优化与最佳实践 处理大型数据集时，内存优化和性能提升是关键挑战。以下是基于引用内容的综合解决方案，结合核心优化策略和代码示例： --- #### 一、内存优化核心策略 1. **数据类型优化** - 使用最小化数据类型（如 `int8` 代替 `int64`） - 分类数据用 `category` 类型（Pandas） ```python import pandas as pd df = pd.read_csv("large_data.csv") # 优化数据类型 df["category_col"] = df["category_col"].astype("category") df["int_col"] = df["int_col"].astype("int8") ``` 2. **惰性计算与迭代器**（引用[3]） - 使用 `itertools` 避免全量加载 ```python from itertools import islice # 分批读取文件（每次100行） with open("huge_file.txt") as f: while batch := list(islice(f, 100)): process(batch) # 处理批次数据 ``` 3. **内存占用分析**（引用[1]） ```python # 检查DataFrame内存使用 mem_usage = df.memory_usage(deep=True) print(f"总内存: {mem_usage.sum() / 1024**2:.2f} MB") ``` --- #### 二、性能提升关键技术 1. **高效数据结构**（引用[2]） - 优先选择 `set`/$dict$（哈希表）而非列表 ```python # 列表查找: O(n) → 字典查找: O(1) large_dict = {i: f"item_{i}" for i in range(10**6)} print(large_dict.get(999999)) # 快速查找 ``` 2. **分块处理 (Chunking)** ```python # 分块读取CSV（每块1万行） chunk_iter = pd.read_csv("gigantic.csv", chunksize=10000) for chunk in chunk_iter: result = chunk.groupby("category").sum() result.to_parquet("output.parquet", mode="a") # 追加写入 ``` 3. **内存映射文件** ```python import numpy as np # 创建内存映射数组（不加载全文件） mmap_arr = np.memmap("large_array.npy", dtype="float32", mode="r", shape=(1000000, 100)) ``` --- #### 三、工具库推荐 | 库名 | 适用场景 | 优势 | |-------------|-----------------------------------|--------------------------| | **Dask** | 分布式计算/大于内存数据集 | 类Pandas API，自动并行化 | | **Vaex** | 10亿+行数据可视化/处理 | 零内存复制，惰性计算 | | **PyArrow** | 列式存储（Parquet/Feather） | 高效IO，压缩比高 | | **Numba** | CPU密集型计算加速 | JIT编译优化 | **Dask 示例**： ```python import dask.dataframe as dd ddf = dd.read_csv("massive_data/*.csv") # 读取多个文件 result = ddf.groupby("category").sum().compute() # 触发并行计算 ``` --- #### 四、关键最佳实践 1. **避免全局变量**（引用[1]） - 将数据处理逻辑封装在函数中（局部变量回收更快） 2. **使用生成器表达式** ```python # 代替列表推导式：节省内存 total = sum(x * 2 for x in range(10**8)) # 生成器表达式 ``` 3. **选择高效文件格式** - 优先用 **Parquet** 替代 CSV（压缩+列式存储） ```python df.to_parquet("data.parquet", compression="snappy") # 写入Parquet ``` --- ### 总结：优化路径 ```mermaid graph LR A[加载数据] --> B{数据大小} B -- 大于内存 --> C[分块处理/惰性计算] B -- 小于内存 --> D[数据类型优化] C --> E[使用Dask/Vaex] D --> F[避免全局变量] E & F --> G[高效文件格式存储] ``` 通过组合 **惰性计算**、**数据类型优化**、**分块处理** 和 **专用工具库**，可处理TB级数据集[^1][^2][^3]。 ---
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