文件名称:
python使用pandas处理大数据节省内存技巧(推荐)
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文件大小: 860kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-01
详细说明:一般来说,用pandas处理小于100兆的数据,性能不是问题。当用pandas来处理100兆至几个G的数据时,将会比较耗时,同时会导致程序因内存不足而运行失败。
当然,像Spark这类的工具能够胜任处理100G至几个T的大数据集,但要想充分发挥这些工具的优势,通常需要比较贵的硬件设备。而且,这些工具不像pandas那样具有丰富的进行高质量数据清洗、探索和分析的特性。对于中等规模的数据,我们的愿望是尽量让pandas继续发挥其优势,而不是换用其他工具。
本文我们讨论pandas的内存使用,展示怎样简单地为数据列选择合适的数据类型,就能够减少dataframe近90%的内存占用。
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