Pandas 中处理大型数据集

引言

Pandas 是一个强大的 Python 统计分析和处理工具，但成功处理大型数据集可能很困难。当处理数百万甚至数十亿条数据时，性能问题（包括处理速度慢、内存占用大和计算时间长）成为主要障碍。

Pandas 默认会将整个数据集加载到内存中，这在处理大型文件时可能导致崩溃或性能缓慢。此外，不当的优化会使过滤、聚合和连接等操作变得低效。通过理解 Pandas 如何处理数据并采取正确的策略，可以极大地提高性能。

处理大型数据集的第一步是优化数据加载。通过使用分块读取数据、定义数据类型（dtype）以及仅选择所需列（usecols）等技术，可以减少内存占用。通过缩小数值类型以及将对象列转换为分类数据，也可以最大化内存效率。

将 Pandas 与 Dask、Modin 或 SQLite 等程序结合使用，可以实现对更大数据集的并行计算和内存外计算。可以使用 memory_usage() 和 %timeit 等性能分析工具来识别性能问题。

管理大型数据集的挑战

• 内存使用过高
  在处理大型文件时，Pandas 可能会占用过多的 RAM，因为它会将整个数据集加载到 内存中。处理数百万行时，这可能导致系统速度变慢或崩溃。此外，如果不添加太多精度，采用效率低下的数据类型（如 float64 而不是 float32）会大大增加内存占用。有效处理大型数据集需要正确的数据类型优化。
• 数据处理速度慢
  在大型数据集上执行过滤、聚合和连接等任务可能需要很长时间。这是因为 Pandas 通常逐行分析数据，这使得操作效率低下。与向量化操作相比，使用循环（for 或 .Apply()）会进一步减慢计算速度。为了保持高速度，应优化转换和聚合的执行。
• 加载时间长
  从 CSV、Excel 或 JSON 等文件中加载大型数据集可能需要很长时间。这些格式所需的解析量会减慢数据摄取速度。此外，立即将整个数据集加载到存储中也可能导致不必要的资源利用。通过使用分块数据读取等技术或更有效的文件存储格式，可以缩短加载时间。
• 可扩展性有限
  Pandas 在处理非常大的数据集方面效率低下，因为它适用于单核处理。由于缺乏原生的并行处理能力，大规模计算可能成为瓶颈。有时需要将 Pandas 与 Dask 或 Modin 等分布式计算框架结合使用，才能扩展其操作。
• 数据转换和清理的瓶颈
  处理缺失值、合并数据集和应用复杂转换可能会使数据处理速度变慢。文本处理是应用于分类和字符串数据时可能特别浪费的操作的一个例子。如果这些活动没有得到充分优化，它们可能会对性能产生重大影响，从而使有效分析大型数据集变得困难。
• 存储和检索问题
  将大型数据集存储在基于文本的格式（如 CSV）中可能会导致读写速度慢。这些格式浪费了处理时间和磁盘空间。Parquet 和 Feather 等更优化的格式提供了更快的访问速度和更高的压缩率，但其优势需要通过仔细处理来最大化。

改进数据加载

• 使用 chunksize 进行迭代处理
  在处理非常大的数据集时，立即加载整个文件可能会占用过多的 RAM。chunksize 选项通过将数据分成更小的块来支持迭代处理。这对于在不将整个数据集加载到内存的情况下应用过滤或聚合等操作特别有用。
• 仅读取必要的列 (usecols)
  大型数据集中的不必要列通常会导致内存使用量增加。当使用 usecols 参数时，Pandas 在读取文件时只加载必需的列，这大大减少了内存占用并提高了效率。
• 使用 dtype 参数减少内存使用
  Pandas 默认分配通用数据类型，这可能导致不必要的内存使用。当使用 dtype 参数显式定义数据类型时（例如，int8 而不是 int64），数值数据将被有效地存储。通过将基于字符串的分类数据转换为 category 类型，也可以降低内存成本。
• 使用高效的文件格式
  虽然 CSV 和 Excel 文件对用户友好，但它们较低的读/写速度和过高的内存占用使其对于大型数据集来说效率低下。相反，可以使用 Parquet、Feather 或 HDF5 等优化文件格式来减少内存使用并加快数据加载速度。这些格式更紧凑、更有组织的数据存储使得更快的访问成为可能。
• 删除不必要的行 (skiprows & nrows)
  数据集可能包含分析不需要的附加行或元数据。 skiprows 参数允许跳过前几行，而 nrows 有助于仅读取一部分数据，从而最大限度地减少不必要的内存使用并加快处理速度。
• 对大数据应用压缩
  使用压缩（如 .zip、.gz 和 .bz2）的文件可以节省存储空间，并允许 Pandas 直接读取它们，而无需繁琐的解压缩。这在处理大型基于文本的数据集同时保持高效的 I/O 操作时非常有用。

处理 Pandas 中大型数据集的步骤

• 优化数据加载
  正确加载数据是处理大型数据集的第一步。Pandas 允许使用 chunksize 参数分块读取数据，而不是立即将整个文件加载到内存中。这使得在不消耗过多内存的情况下进行迭代处理。

此外，使用 usecols 只选择所需的列，并使用 nrows 限制行数，可以显著加快加载速度并减少内存消耗。

• 减少内存使用
  如果不进行优化，大型数据集会很快耗尽内存。一种有效的方法是将具有重复值的对象（字符串）列转换为 category 类型，这可以节省内存并加快操作速度。

缩小数值列也可以减少内存使用。通过将 int64 或 float64 等大数据类型更改为 int8、int16 或 float32，可以减少内存消耗，同时保持数据完整性。

另一个有用的技术是删除对分析没有贡献的不必要列，从而释放内存。

• 使用高效的文件格式
  文件格式的选择会显著影响数据加载速度和内存效率。CSV 文件虽然普遍，但对于大型数据集来说效率低下。使用 Parquet、Feather 或 HDF5 等二进制文件格式可以提高性能并减小文件大小。

对于基于文本的数据集，使用 .Gzip 或 .Bz2 等压缩格式可以进一步减少存储需求，同时保持快速读取性能。

• 高效的数据处理
  处理大型数据集需要高效的操作。向量化操作（将函数直接应用于整个列）比逐行循环快得多。

在过滤大型数据集时，使用 .Query() 比传统的 布尔索引更有效，因为它会优化内部性能。