绕过 Pandas 内存限制

Pandas 是Python中最受欢迎的数据处理库之一，但在处理大量数据时，可能会遇到内存限制的问题。本文将介绍一些方法来避免或绕过Pandas的内存限制。

1. 使用chunksize参数

当读取大型CSV文件时，可以使用Pandas的read_csv()方法的chunksize参数来拆分数据集。chunksize参数表示每次读入的行数，这可以减少一次性读取整个数据集到内存的压力。

import pandas as pd 

chunksize = 100000
for chunk in pd.read_csv('large_data.csv', chunksize=chunksize):
    process(chunk)

2. 使用数据类型

在读取数据时，Pandas默认尝试推断数据类型。但在处理大型数据集时，这可能会导致内存限制或慢速操作。因此，明确指定数据类型可以减少内存使用量并提高操作速度。

import pandas as pd 

dtypes = {
    'column_1': 'float32',
    'column_2': 'int16',
    'column_3': 'uint8'
}

df = pd.read_csv('large_data.csv', dtype=dtypes)

3. 分类数据

当数据集中有大量重复值时，可以将数据转换为分类数据类型。分类数据是一种节省内存的数据类型，适用于有限循环的类型。

import pandas as pd 

df['column'] = df['column'].astype('category')

4. 使用Dask

Dask是一个开源库，可以像Pandas一样进行数据处理，但它支持并行计算和分布式处理，并且可以处理超出内存范围的数据。

import dask.dataframe as dd 

df = dd.read_csv('large_data.csv')
df.groupby('column').mean().compute()

5. 使用SQLite

另一个可以绕过Pandas内存限制的方法是将数据存储在关系型数据库（如SQLite）中。使用SQL查询，可以在不加载整个数据集到内存中的情况下，访问和处理数据。

import pandas as pd 
import sqlite3

conn = sqlite3.connect(':memory:')
df = pd.read_csv('large_data.csv')
df.to_sql('data', conn)

query = 'SELECT column, AVG(column) FROM data GROUP BY column'
result = pd.read_sql_query(query, conn)

以上是几种绕过Pandas内存限制的方法。在处理大型数据集时，选择适宜的方法可以提高操作效率和减少内存使用量。