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pandas分批读取大数据集教程

运维开发网 https://www.qedev.com 2020-06-19 18:41 出处:网络 作者: htbeker
如果你的电脑内存较小那么想在本地做一些事情是很有局限性的(哭丧脸),比如想拿一个kaggle上面的竞赛来练练手,你会发现多数训练数据集都是大几G或者几十G的,自己那小破电脑根本跑不起来。行,你有8000w条样本你牛

如果你的电脑内存较小那么想在本地做一些事情是很有局限性的(哭丧脸),比如想拿一个kaggle上面的竞赛来练练手,你会发现多数训练数据集都是大几G或者几十G的,自己那小破电脑根本跑不起来。行,你有8000w条样本你牛逼,我就取400w条出来跑跑总行了吧(狡滑脸)。

下图是2015年kaggle上一个CTR预估比赛的数据集:

pandas分批读取大数据集教程

看到train了吧,原始数据集6个G,特征工程后得多大?那我就取400w出来train。为了节省时间和完整介绍分批读入数据的功能,这里以test数据集为例演示。其实就是使用pandas读取数据集时加入参数chunksize。

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可以通过设置chunksize大小分批读入,也可以设置iterator=True后通过get_chunk选取任意行。

当然将分批读入的数据合并后就是整个数据集了。

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ok了!

补充知识:用Pandas 处理大数据的3种超级方法

易上手, 文档丰富的Pandas 已经成为时下最火的数据处理库。此外,Pandas数据处理能力也一流。

其实无论你使用什么库,大量的数据处理起来往往回遇到新的挑战。

数据处理时,往往会遇到没有足够内存(RAM)这个硬件问题。 企业往往需要能够存够数百, 乃至数千 的GB 数据。

即便你的计算机恰好有足够的内存来存储这些数据, 但是读取数据到硬盘依旧非常耗时。

别担心! Pandas 数据库会帮我们摆脱这种困境。 这篇文章包含3种方法来减少数据大小,并且加快数据读取速度。 我用这些方法,把超过100GB 的数据, 压缩到了64GB 甚至32GB 的内存大小。

快来看看这三个妙招吧。

数据分块

csv 格式是一种易储存, 易更改并且用户易读取的格式。 pandas 有read_csv ()方法来上传数据,存储为CSV 格式。当遇到CSV 文件过大,导致内存不足的问题该怎么办呢?试试强大的pandas 工具吧!我们先把整个文件拆分成小块。这里,我们把拆分的小块称为chunk。

一个chunk 就是我们数据的一个小组。 Chunk 的大小主要依据我们内存的大小,自行决定。

过程如下:

1.读取一块数据。

2.分析数据。

3.保存该块数据的分析结果。

4.重复1-3步骤,直到所有chunk 分析完毕。

5.把所有的chunk 合并在一起。

我们可以通过read_csv()方法Chunksize来完成上述步骤。 Chunksize是指pandas 一次能读取到多少行csv文件。这个当然也是建立在RAM 内存容量的基础上。

假如我们认为数据呈现高斯分布时, 我们可以在一个chunk 上, 进行数据处理和视觉化, 这样会提高准确率。

当数据稍微复杂时, 例如呈现泊松分布时, 我们最好能一块块筛选,然后把每一小块整合在一起。 然后再进行分析。很多时候, 我们往往删除太多的不相关列,或者删除有值行。 我们可以在每个chunk 上,删除不相关数据, 然后再把数据整合在一起,最后再进行数据分析。

代码如下:

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删除数据

有时候, 我们一眼就能看到需要分析的列。事实上, 通常名字,账号等列,我们是不做分析的。

读取数据前, 先跳过这些无用的列,可以帮我们节省很多内存。 Pandas 可以允许我们选择想要读取的列。

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把包含无用信息的列删除掉, 往往给我们节省了大量内存。

此外,我们还可以把有缺失值的行,或者是包含“NA” 的行删除掉。 通过dropna()方法可以实现:

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有几个非常有用的参数,可以传给dropna():

how: 可选项:“any”(该行的任意一列如果出现”NA”, 删除该行)

“all” (只有某行所有数数据全部是”NA” 时才删除)

thresh: 设定某行最多包含多少个NA 时,才进行删除

subset: 选定某个子集,进行NA 查找

可以通过这些参数, 尤其是thresh 和 subset 两个参数可以决定某行是否被删除掉。

Pandas 在读取信息的时候,无法删除列。但是我们可以在每个chunk 上,进行上述操作。

为列设定不同的数据类型

数据科学家新手往往不会对数据类型考虑太多。 当处理数据越来越多时, 就非常有必要考虑数据类型了。

行业常用的解决方法是从数据文件中,读取数据, 然后一列列设置数据类型。 但当数据量非常大时, 我们往往担心内存空间不够用。

在CSV 文件中,例如某列是浮点数, 它往往会占据更多的存储空间。 例如, 当我们下载数据来预测股票信息时, 价格往往以32位浮点数形式存储。

但是,我们真的需要32位浮点数码? 大多数情况下, 股票价格以小数点后保留两位数据进行交易。 即便我们想看到更精确的数据, 16位浮点数已经足够了。

我们往往会在读取数据的时候, 设置数据类型,而不是保留数据原类型。 那样的话,会浪费掉部分内存。

通过read_csv() 中设置dtype参数来完成数据类型设置。还可以设置字典类型,设置该列是键, 设置某列是字典的值。

请看下面的pandas 例子:

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文章到这里结束了! 希望上述三个方法可以帮你节省时间和内存。

以上这篇pandas分批读取大数据集教程就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

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