pandas 大資料處理

準備：檢視所佔記憶體函式

def

mem_usage
(pandas_obj):if
isinstance
(pandas_obj,pd.dataframe)
:        usage_b = pandas_obj.memory_usage(deep=
true).
sum(
)else
:        usage_b = pandas_obj.memory_usage(deep=
true
)    usage_mb = usage_b/
1024**2
return
'mb'
.format
(usage_mb)

#降低幾個數量級

gl_int = gl.select_dtypes(include =
['int64'])
converted_int = gl_int.
(pd.to_numeric,downcast=
'unsigned'
)

#降低一半記憶體

gl_int = gl.select_dtypes(include =
['float64'])
converted_float = gl_int.
(pd.to_numeric,downcast=
'float'
)

#重複字串指向同一塊記憶體，object-》category

converted_obj = pd.dataframe(
)for col in gl_obj.columns:
num_unique_values =
len(gl_obj[col]
.unique())
num_total_values =
len(gl_obj[col]
)if num_unique_values / num_total_values<
0.5:
converted_obj.loc[
:,col]
= gl_obj[col]
.astype(
'category'
)else
:        converted_obj.loc[
:,col]
= gl_obj[col]

import pandas as pd

# 由於資料量較大，一次性讀入可能造成記憶體錯誤(memmory error),因而使用pandas的分塊讀取
defread_from_local
(file_name, chunk_size=
50000):
reader = pd.read_csv(file_name, header=
0, iterator=
true
, encoding=
"utf-8"
)    chunks =
loop =
true
while loop:
try:
chunk = reader.get_chunk(chunk_size)
except stopiteration:
loop =
false
print
("iteration is stopped!"
)# 將塊拼接為pandas dataframe格式
df_ac = pd.concat(chunks, ignore_index=
true
)return df_ac

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