扩展到大型数据集#
pandas 提供了用于内存内分析的数据结构，这使得使用 pandas 分析大于内存数据集的数据集变得有些棘手。即使是占内存相当一部分的数据集也会变得难以处理，因为一些 pandas 操作需要进行中间复制。
本文档提供了一些将分析扩展到更大数据集的建议。它是对 提高性能 的补充，后者侧重于加快对适合内存的数据集的分析。
加载较少数据#
假设我们磁盘上的原始数据集有许多列。
In [1]: import pandas as pd
In [2]: import numpy as np
In [3]: def make_timeseries(start="2000-01-01", end="2000-12-31", freq="1D", seed=None):
...: index = pd.date_range(start=start, end=end, freq=freq, name="timestamp")
...: n = len(index)
...: state = np.random.RandomState(seed)
...: columns = {
...: "name": state.choice(["Alice", "Bob", "Charlie"], size=n),
...: "id": state.poisson(1000, size=n),
...: "x": state.rand(n) * 2 - 1,
...: "y": state.rand(n) * 2 - 1,
...: }
...: df = pd.DataFrame(columns, index=index, columns=sorted(columns))
...: if df.index[-1] == end:
...: df = df.iloc[:-1]
...: return df
...:
In [4]: timeseries = [
...: make_timeseries(freq="1min", seed=i).rename(columns=lambda x: f"{x}_{i}")
...: for i in range(10)
...: ]
...:
In [5]: ts_wide = pd.concat(timeseries, axis=1)
In [6]: ts_wide.head()
Out[6]:
id_0 name_0 x_0 ... name_9 x_9 y_9
timestamp ...
2000-01-01 00:00:00 977 Alice -0.821225 ... Charlie -0.957208 -0.757508
2000-01-01 00:01:00 1018 Bob -0.219182 ... Alice -0.414445 -0.100298
2000-01-01 00:02:00 927 Alice 0.660908 ... Charlie -0.325838 0.581859
2000-01-01 00:03:00 997 Bob -0.852458 ... Bob 0.992033 -0.686692
2000-01-01 00:04:00 965 Bob 0.717283 ... Charlie -0.924556 -0.184161
[5 rows x 40 columns]
In [7]: ts_wide.to_parquet("timeseries_wide.parquet")
要加载我们想要的列，我们有两个选择。选项 1 加载所有数据，然后过滤到我们需要的部分。
In [8]: columns = ["id_0", "name_0", "x_0", "y_0"]
In [9]: pd.read_parquet("timeseries_wide.parquet")[columns]
Out[9]:
id_0 name_0 x_0 y_0
timestamp
2000-01-01 00:00:00 977 Alice -0.821225 0.906222
2000-01-01 00:01:00 1018 Bob -0.219182 0.350855
2000-01-01 00:02:00 927 Alice 0.660908 -0.798511
2000-01-01 00:03:00 997 Bob -0.852458 0.735260
2000-01-01 00:04:00 965 Bob 0.717283 0.393391
... ... ... ... ...
2000-12-30 23:56:00 1037 Bob -0.814321 0.612836
2000-12-30 23:57:00 980 Bob 0.232195 -0.618828
2000-12-30 23:58:00 965 Alice -0.231131 0.026310
2000-12-30 23:59:00 984 Alice 0.942819 0.853128
2000-12-31 00:00:00 1003 Alice 0.201125 -0.136655
[525601 rows x 4 columns]
选项 2 只加载我们请求的列。
In [10]: pd.read_parquet("timeseries_wide.parquet", columns=columns)
Out[10]:
id_0 name_0 x_0 y_0
timestamp
2000-01-01 00:00:00 977 Alice -0.821225 0.906222
2000-01-01 00:01:00 1018 Bob -0.219182 0.350855
2000-01-01 00:02:00 927 Alice 0.660908 -0.798511
2000-01-01 00:03:00 997 Bob -0.852458 0.735260
2000-01-01 00:04:00 965 Bob 0.717283 0.393391
... ... ... ... ...
2000-12-30 23:56:00 1037 Bob -0.814321 0.612836
2000-12-30 23:57:00 980 Bob 0.232195 -0.618828
2000-12-30 23:58:00 965 Alice -0.231131 0.026310
2000-12-30 23:59:00 984 Alice 0.942819 0.853128
2000-12-31 00:00:00 1003 Alice 0.201125 -0.136655
[525601 rows x 4 columns]
如果我们测量这两个调用的内存使用情况，我们会发现指定 columns 在这种情况下大约使用 1/10 的内存。
使用 pandas.read_csv()，您可以指定 usecols 来限制加载到内存中的列。并非所有可以被 pandas 读取的文件格式都提供读取列子集的选项。
使用高效的数据类型#
默认的 pandas 数据类型不是最节省内存的。对于具有相对较少唯一值的文本数据列（通常称为“低基数”数据），尤其如此。通过使用更有效的数据类型，您可以将更大的数据集存储在内存中。
In [11]: ts = make_timeseries(freq="30s", seed=0)
In [12]: ts.to_parquet("timeseries.parquet")
In [13]: ts = pd.read_parquet("timeseries.parquet")
In [14]: ts
Out[14]:
id name x y
timestamp
2000-01-01 00:00:00 1041 Alice 0.889987 0.281011
2000-01-01 00:00:30 988 Bob -0.455299 0.488153
2000-01-01 00:01:00 1018 Alice 0.096061 0.580473
2000-01-01 00:01:30 992 Bob 0.142482 0.041665
2000-01-01 00:02:00 960 Bob -0.036235 0.802159
... ... ... ... ...
2000-12-30 23:58:00 1022 Alice 0.266191 0.875579
2000-12-30 23:58:30 974 Alice -0.009826 0.413686
2000-12-30 23:59:00 1028 Charlie 0.307108 -0.656789
2000-12-30 23:59:30 1002 Alice 0.202602 0.541335
2000-12-31 00:00:00 987 Alice 0.200832 0.615972
[1051201 rows x 4 columns]
现在，让我们检查数据类型和内存使用情况，看看我们应该把注意力集中在哪里。
In [15]: ts.dtypes
Out[15]:
id int64
name object
x float64
y float64
dtype: object
In [16]: ts.memory_usage(deep=True) # memory usage in bytes
Out[16]:
Index 8409608
id 8409608
name 65176434
x 8409608
y 8409608
dtype: int64
name 列占用的内存比其他任何列都多。它只有几个唯一值，因此它是转换为 pandas.Categorical 的良好候选者。使用 pandas.Categorical，我们只存储每个唯一名称一次，并使用节省空间的整数来知道每行使用哪个特定名称。
In [17]: ts2 = ts.copy()
In [18]: ts2["name"] = ts2["name"].astype("category")
In [19]: ts2.memory_usage(deep=True)
Out[19]:
Index 8409608
id 8409608
name 1051495
x 8409608
y 8409608
dtype: int64
我们可以更进一步，使用 pandas.to_numeric() 将数值列向下转换为最小的类型。
In [20]: ts2["id"] = pd.to_numeric(ts2["id"], downcast="unsigned")
In [21]: ts2[["x", "y"]] = ts2[["x", "y"]].apply(pd.to_numeric, downcast="float")
In [22]: ts2.dtypes
Out[22]:
id uint16
name category
x float32
y float32
dtype: object
In [23]: ts2.memory_usage(deep=True)
Out[23]:
Index 8409608
id 2102402
name 1051495
x 4204804
y 4204804
dtype: int64
In [24]: reduction = ts2.memory_usage(deep=True).sum() / ts.memory_usage(deep=True).sum()
In [25]: print(f"{reduction:0.2f}")
0.20
总的来说，我们已经将此数据集的内存占用量减少到其原始大小的 1/5。
有关 pandas.Categorical 的更多信息，请参见 分类数据，有关所有 pandas 数据类型的概述，请参见 数据类型。
使用分块#
一些工作负载可以通过分块来实现，即将一个大问题分成许多小问题。例如，将单个 CSV 文件转换为 Parquet 文件，并对目录中的每个文件重复此操作。只要每个块都适合内存，您就可以处理比内存大得多的数据集。
注意
当您执行的操作需要零或最少的块间协调时，分块效果很好。对于更复杂的工作流程，您最好 使用其他库。
假设我们磁盘上有一个更大的“逻辑数据集”，它是一个parquet文件的目录。目录中的每个文件代表整个数据集的不同年份。
In [26]: import pathlib
In [27]: N = 12
In [28]: starts = [f"20{i:>02d}-01-01" for i in range(N)]
In [29]: ends = [f"20{i:>02d}-12-13" for i in range(N)]
In [30]: pathlib.Path("data/timeseries").mkdir(exist_ok=True)
In [31]: for i, (start, end) in enumerate(zip(starts, ends)):
....: ts = make_timeseries(start=start, end=end, freq="1min", seed=i)
....: ts.to_parquet(f"data/timeseries/ts-{i:0>2d}.parquet")
....:
data
└── timeseries
├── ts-00.parquet
├── ts-01.parquet
├── ts-02.parquet
├── ts-03.parquet
├── ts-04.parquet
├── ts-05.parquet
├── ts-06.parquet
├── ts-07.parquet
├── ts-08.parquet
├── ts-09.parquet
├── ts-10.parquet
└── ts-11.parquet
现在我们将实现一个超出内存的 pandas.Series.value_counts()。此工作流程的峰值内存使用量是单个最大块，加上一个小的系列，用于存储到目前为止的唯一值计数。只要每个单独的文件都适合内存，这将适用于任意大小的数据集。
In [32]: %%time
....: files = pathlib.Path("data/timeseries/").glob("ts*.parquet")
....: counts = pd.Series(dtype=int)
....: for path in files:
....: df = pd.read_parquet(path)
....: counts = counts.add(df["name"].value_counts(), fill_value=0)
....: counts.astype(int)
....:
CPU times: user 744 ms, sys: 28.7 ms, total: 773 ms
Wall time: 551 ms
Out[32]:
name
Alice 1994645
Bob 1993692
Charlie 1994875
dtype: int64
一些读取器，比如 pandas.read_csv()，提供参数来控制读取单个文件时的 chunksize。
手动分块对于不需要太复杂操作的工作流程来说是一个不错的选择。一些操作，比如 pandas.DataFrame.groupby()，很难按块进行。在这些情况下，您可能最好切换到另一个为您实现这些超出内存算法的库。
使用 Dask#
pandas 只是提供 DataFrame API 的一个库。由于其受欢迎程度，pandas 的 API 已成为其他库实现的一种标准。pandas 文档在 生态系统页面 中维护了一个实现 DataFrame API 的库列表。
例如，Dask，一个并行计算库，有 dask.dataframe，一个类似 pandas 的 API，用于并行处理大于内存的数据集。Dask 可以使用单台机器上的多个线程或进程，或者使用机器集群来并行处理数据。
我们将导入 dask.dataframe 并注意到 API 与 pandas 类似。我们可以使用 Dask 的 read_parquet 函数，但提供要读取的文件的通配符字符串。
In [33]: import dask.dataframe as dd
In [34]: ddf = dd.read_parquet("data/timeseries/ts*.parquet", engine="pyarrow")
In [35]: ddf
Out[35]:
Dask DataFrame Structure:
id name x y
npartitions=12
int64 string float64 float64
... ... ... ...
... ... ... ... ...
... ... ... ...
... ... ... ...
Dask Name: read-parquet, 1 graph layer
检查 ddf 对象，我们看到了一些东西
有一些熟悉的属性，比如
.columns和.dtypes有一些熟悉的方法，例如
.groupby、.sum等。还有一些新的属性，例如
.npartitions和.divisions。
分区和分隔是 Dask 并行计算的方式。一个 **Dask** DataFrame 由许多 pandas pandas.DataFrame 组成。对 Dask DataFrame 的单个方法调用最终会进行许多 pandas 方法调用，而 Dask 知道如何协调所有操作以获得结果。
In [36]: ddf.columns
Out[36]: Index(['id', 'name', 'x', 'y'], dtype='object')
In [37]: ddf.dtypes
Out[37]:
id int64
name string[pyarrow]
x float64
y float64
dtype: object
In [38]: ddf.npartitions
Out[38]: 12
一个主要区别是：dask.dataframe API 是 *延迟* 的。如果您查看上面的 repr，您会注意到值实际上并没有打印出来；只有列名和数据类型。这是因为 Dask 还没有实际读取数据。与其立即执行，不如构建一个 **任务图**。
In [39]: ddf
Out[39]:
Dask DataFrame Structure:
id name x y
npartitions=12
int64 string float64 float64
... ... ... ...
... ... ... ... ...
... ... ... ...
... ... ... ...
Dask Name: read-parquet, 1 graph layer
In [40]: ddf["name"]
Out[40]:
Dask Series Structure:
npartitions=12
string
...
...
...
...
Name: name, dtype: string
Dask Name: getitem, 2 graph layers
In [41]: ddf["name"].value_counts()
Out[41]:
Dask Series Structure:
npartitions=1
int64[pyarrow]
...
Name: count, dtype: int64[pyarrow]
Dask Name: value-counts-agg, 4 graph layers
这些调用中的每一个都是即时的，因为结果还没有被计算出来。我们只是在构建一个计算列表，以便在有人需要结果时执行。Dask 知道 pandas.Series.value_counts 的返回类型是一个 pandas pandas.Series，它具有特定的数据类型和名称。因此，Dask 版本返回一个具有相同数据类型和相同名称的 Dask Series。
要获得实际结果，您可以调用 .compute()。
In [42]: %time ddf["name"].value_counts().compute()
CPU times: user 538 ms, sys: 45.8 ms, total: 584 ms
Wall time: 165 ms
Out[42]:
name
Charlie 1994875
Alice 1994645
Bob 1993692
Name: count, dtype: int64[pyarrow]
此时，您将获得与 pandas 相同的结果，在本例中是一个具体的 pandas pandas.Series，其中包含每个 name 的计数。
调用 .compute 会导致整个任务图被执行。这包括读取数据、选择列以及执行 value_counts。执行尽可能地并行进行，Dask 试图保持整体内存占用量较小。您可以处理比内存大得多的数据集，只要每个分区（一个普通的 pandas pandas.DataFrame）适合内存即可。
默认情况下，dask.dataframe 操作使用线程池来并行执行操作。我们也可以连接到集群以在多台机器上分配工作。在这种情况下，我们将连接到一个由这台机器上的多个进程组成的本地“集群”。
>>> from dask.distributed import Client, LocalCluster
>>> cluster = LocalCluster()
>>> client = Client(cluster)
>>> client
<Client: 'tcp://127.0.0.1:53349' processes=4 threads=8, memory=17.18 GB>
创建此 client 后，所有 Dask 的计算都将在集群上进行（在本例中只是进程）。
Dask 实现了 pandas API 中最常用的部分。例如，我们可以进行熟悉的 groupby 聚合。
In [43]: %time ddf.groupby("name")[["x", "y"]].mean().compute().head()
CPU times: user 1.04 s, sys: 66.7 ms, total: 1.1 s
Wall time: 319 ms
Out[43]:
x y
name
Alice -0.000224 -0.000194
Bob -0.000746 0.000349
Charlie 0.000604 0.000250
分组和聚合是在内存之外并行完成的。
当 Dask 知道数据集的 divisions 时，可以进行某些优化。当读取由 dask 编写的 parquet 数据集时，分区将自动知道。在本例中，由于我们手动创建了 parquet 文件，因此我们需要手动提供分区。
In [44]: N = 12
In [45]: starts = [f"20{i:>02d}-01-01" for i in range(N)]
In [46]: ends = [f"20{i:>02d}-12-13" for i in range(N)]
In [47]: divisions = tuple(pd.to_datetime(starts)) + (pd.Timestamp(ends[-1]),)
In [48]: ddf.divisions = divisions
In [49]: ddf
Out[49]:
Dask DataFrame Structure:
id name x y
npartitions=12
2000-01-01 int64 string float64 float64
2001-01-01 ... ... ... ...
... ... ... ... ...
2011-01-01 ... ... ... ...
2011-12-13 ... ... ... ...
Dask Name: read-parquet, 1 graph layer
现在我们可以做一些事情，比如使用 .loc 进行快速随机访问。
In [50]: ddf.loc["2002-01-01 12:01":"2002-01-01 12:05"].compute()
Out[50]:
id name x y
timestamp
2002-01-01 12:01:00 971 Bob -0.659481 0.556184
2002-01-01 12:02:00 1015 Charlie 0.120131 -0.609522
2002-01-01 12:03:00 991 Bob -0.357816 0.811362
2002-01-01 12:04:00 984 Alice -0.608760 0.034187
2002-01-01 12:05:00 998 Charlie 0.551662 -0.461972
Dask 知道只在第 3 个分区中查找以选择 2002 年的值。它不需要查看任何其他数据。
许多工作流程涉及大量数据，并以减少大小的方式处理它，使其适合内存。在本例中，我们将对数据进行重采样，使其频率为每天，并取平均值。一旦我们取了平均值，我们就知道结果将适合内存，因此我们可以安全地调用 compute 而不必担心内存不足。此时它只是一个普通的 pandas 对象。
In [51]: ddf[["x", "y"]].resample("1D").mean().cumsum().compute().plot()
Out[51]: <Axes: xlabel='timestamp'>
这些 Dask 示例都是使用一台机器上的多个进程完成的。Dask 可以 部署在集群上 以扩展到更大的数据集。
您可以在 https://examples.dask.org 找到更多 Dask 示例。