Bagaimanakah Saya Boleh Mengurus dan Memproses 'Data Besar' dengan Cekap dengan Panda?

Aliran kerja untuk "Data Besar" dalam Panda

Apabila berurusan dengan set data terlalu besar untuk dimuatkan dalam ingatan tetapi cukup kecil untuk cakera keras, adalah penting untuk mewujudkan keberkesanan aliran kerja untuk mengurus "data besar." Artikel ini meneroka amalan terbaik untuk mengimport, membuat pertanyaan dan mengemas kini data menggunakan alatan seperti HDFStore dan MongoDB.

Aliran Kerja untuk Manipulasi Data Besar dengan Panda

Memuatkan Fail Rata ke dalam Struktur Pangkalan Data Kekal

Untuk memuatkan fail rata ke dalam cakera tetap pangkalan data, pertimbangkan untuk menggunakan HDFStore. Ini membolehkan anda menyimpan set data yang besar pada cakera dan mengambil bahagian yang diperlukan sahaja ke dalam bingkai data Pandas untuk dianalisis.

Menyoal Pangkalan Data untuk Mendapatkan Data untuk Panda

Setelah data disimpan, pertanyaan boleh dilaksanakan untuk mendapatkan semula subset data. MongoDB ialah pilihan alternatif yang memudahkan proses ini.

Mengemas kini Pangkalan Data Selepas Memanipulasi Potongan dalam Panda

Untuk mengemas kini pangkalan data dengan data baharu daripada Pandas, tambah lajur baharu kepada struktur pangkalan data sedia ada menggunakan HDFStore. Walau bagaimanapun, adalah penting untuk mempertimbangkan jenis data apabila menambahkan lajur baharu, kerana ini boleh menjejaskan kecekapan.

Contoh Dunia Sebenar

Contoh berikut menunjukkan senario biasa di mana aliran kerja ini digunakan:

1. Import fail rata yang besar: Import data fail rata yang besar secara berulang ke dalam struktur pangkalan data pada cakera kekal.
2. Pertanyakan bingkai data panda: Tanya pangkalan data untuk mendapatkan semula subset data ke dalam bingkai data Pandas yang cekap memori.
3. Buat lajur baharu: Lakukan operasi pada lajur yang dipilih untuk mencipta kompaun baharu lajur.
4. Tambah lajur baharu: Tambahkan lajur yang baru dibuat pada struktur pangkalan data menggunakan, sebagai contoh, HDFStore.

Pertimbangan Tambahan

Apabila bekerja dengan data yang besar, adalah penting untuk menentukan aliran kerja berstruktur, seperti yang diterangkan di atas. Ini membantu meminimumkan komplikasi dan meningkatkan kecekapan pengurusan data.

Satu lagi aspek penting ialah memahami sifat data anda dan operasi yang dijalankan. Contohnya, jika operasi mengikut baris sedang dijalankan, menyimpan data dalam format mengikut baris (cth., menggunakan pytables) boleh meningkatkan kecekapan.

Ia juga penting untuk menentukan keseimbangan optimum antara kecekapan storan dan prestasi pertanyaan . Menggunakan teknik pemampatan dan mewujudkan lajur data boleh mengoptimumkan ruang storan dan mempercepatkan subtetapan peringkat baris.

Dengan mematuhi amalan terbaik ini apabila bekerja dengan data besar dalam Pandas, anda boleh menyelaraskan proses analisis data anda dan mencapai prestasi yang lebih baik dan kebolehpercayaan.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mengurus dan Memproses 'Data Besar' dengan Cekap dengan Panda?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!