教你几招，Pandas轻松处理超大规模数据

处理大规模数据集时常是棘手的事情，尤其在内存无法完全加载数据的情况下。在资源受限的情况下，可以使用 Python Pandas 提供的一些功能，降低加载数据集的内存占用。可用技术包括压缩、索引和数据分块。

在上述过程中需要解决一些问题，其中之一就是数据量过大。如果数据量超出本机内存的容量，项目执行就会产生问题。

对此有哪些解决方案？

有多种解决数据量过大问题的方法。它们或是消耗时间，或是需要增加投资。

可能的解决方案

1.  投资解决：新购有能力处理整个数据集，具有更强 CPU 和更大内存的计算机。或是去租用云服务或虚拟内存，创建处理工作负载的集群。
2.  耗时解决：如果内存不足以处理整个数据集，而硬盘的容量要远大于内存，此时可考虑使用硬盘存储数据。但使用硬盘管理数据会大大降低处理性能，即便是 SSD 也要比内存慢很多。

只要资源允许，这两种解决方法均可行。如果项目资金充裕，或是不惜任何时间代价，那么上述两种方法是最简单也是最直接的解决方案。

但如果情况并非如此呢？也许你的资金有限，或是数据集过大，从磁盘加载将增加 5~6 倍甚至更多的处理时间。是否有无需额外资金投入或时间开销的大数据解决方案呢？

这个问题正中我的下怀。

有多种技术可用于大数据处理，它们无需额外付出投资，也不会耗费大量加载的时间。本文将介绍其中三种使用 Pandas 处理大规模数据集的技术。

压  缩

第一种技术是数据压缩。压缩并非指将数据打包为 ZIP 文件，而是以压缩格式在内存中存储数据。

换句话说，数据压缩就是一种使用更少内存表示数据的方法。数据压缩有两种类型，即无损压缩和有损压缩。这两种类型只影响数据的加载，不会影响到处理代码。

无损压缩

无损压缩不会对数据造成任何损失，即原始数据和压缩后的数据在语义上保持不变。执行无损压缩有三种方式。在下文中，将使用美国按州统计的新冠病毒病例数据集依次介绍。

•  加载特定的数据列

例子中所使用的数据集具有如下结构：

import pandas as pd  


data = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/nytimes/covid-19-data/master/us-counties.csv")  

data.sample(10) 

加载整个数据集需要占用 111MB 内存！

如果我们只需要数据集中的两列，即州名和病例数，那么为什么要加载整个数据集呢？加载所需的两列数据只需 36MB，可降低内存使用 32%。

使用 Pandas 加载所需数据列的代码如下：

本节使用的代码片段如下：

# 加载所需软件库 Import needed library  


import pandas as pd  


# 数据集  


csv = "https://raw.githubusercontent.com/nytimes/covid-19-data/master/us-counties.csv"  


# 加载整个数据集  


data = pd.read_csv(csv)  


data.info(verbose=False, memory_usage="deep")  


# 创建数据子集  


df = data[["county", "cases"]]  


df.info(verbose=False, memory_usage="deep")  


# 加速所需的两列数据  


df_2col = pd.read_csv(csv , usecols=["county", "cases"])  

df_2col.info(verbose=False, memory_usage="deep") 

代码地址：

https://gist.github.com/SaraM92/3ba6cac1801b20f6de1ef3cc4a18c843#file-column_selecting-py

•  操作数据类型

另一个降低数据内存使用量的方法是截取数值项。例如将 CSV 加载到 DataFrame，如果文件中包含数值，那么一个数值就需要 64 个字节存储。但可通过使用 int 格式截取数值以节省内存。

•  int8 存储值的范围是 -128 到 127；
•  int16 存储值的范围是 -32768 到 32767；
•  int64 存储值的范围是 -9223372036854775808 到 9223372036854775807。

如果可预先确定数值不大于 32767，那么就可以使用 int16 或 int32 类型，该列的内存占用能降低 75%。

假定每个州的病例数不超过 32767（虽然现实中并非如此），那么就可截取该列为 int16 类型而非 int64。

•  稀疏列

如果数据集的一或多个列中具有大量的 NaN 空值，那么可以使用 稀疏列表示 降低内存使用，以免空值耗费内存。

假定州名这一列存在一些空值，我们需要跳过所有包含空值的行。该需求可使用 pandas.sparse 轻松实现（译者注：原文使用 Sparse Series，但在 Pandas 1.0.0 中已经移除了 SparseSeries）。

有损压缩

如果无损压缩并不满足需求，还需要进一步压缩，那么应该如何做？这时可使用有损压缩，权衡内存占用而牺牲数据百分之百的准确性。

有损压缩有两种方式，即修改数值和抽样。

•  修改数值：有时并不需要数值保留全部精度，这时可以将 int64 截取为 int32 甚至是 int16。
•  抽样：如果需要确认某些州的新冠病例数要高于其它州，可以抽样部分州的数据，查看哪些州具有更多的病例。这种做法是一种有损压缩，因为其中并未考虑到所有的数据行。

第二种技术：数据分块（chunking）

另一个处理大规模数据集的方法是数据分块。将大规模数据切分为多个小分块，进而对各个分块分别处理。在处理完所有分块后，可以比较结果并给出最终结论。

本文使用的数据集中包含了 1923 行数据。

假定我们需要找出具有最多病例的州，那么可以将数据集切分为每块 100 行数据，分别处理每个数据块，从这各个小结果中获取最大值。

本节代码片段如下：

# 导入所需软件库  


import pandas as pd  


# 数据集  


csv = "https://raw.githubusercontent.com/nytimes/covid-19-data/master/us-counties.csv"  

# 循环处理每个数据块，获取每个数据块中的最大值 

result = {}  


for chunk in pd.read_csv(csv, chunksize=100):  


max_case = chunk["cases"].max()  


max_case_county = chunk.loc[chunk[ cases ] == max_case,  county ].iloc[0]  


result[max_case_county] = max_case  

# 给出结果 
print(max(result, key=result.get) , result[max(result, key=result.get)]) 

代码地址：

https://gist.github.com/SaraM92/808ed30694601e5eada5e283b2275ed7#file-chuncking-py

第三种方法：索引

数据分块非常适用于数据集仅加载一次的情况。但如果需要多次加载数据集，那么可以使用索引技术。

索引可理解为一本书的目录。无需读完整本书就可以获取所需得信息。

例如，分块技术非常适用于获取指定州的病例数。编写如下的简单函数，就能实现这一功能。

索引 vs 分块

分块需读取所有数据，而索引只需读取部分数据。

上面的函数加载了每个分块中的所有行，但我们只关心其中的一个州，这导致大量的额外开销。可使用 Pandas 的数据库操作，例如简单的做法是使用 SQLite 数据库。

首先，需要将 DataFrame 加载到 SQLite 数据库，代码如下：

import sqlite3 

csv = "https://raw.githubusercontent.com/nytimes/covid-19-data/master/us-counties.csv"  


# 创建新的数据库文件  


db = sqlite3.connect("cases.sqlite")  


# 按块加载 CSV 文件  


for c in pd.read_csv(csv, chunksize=100): 


# 将所有数据行加载到新的数据库表中  


c.to_sql("cases", db, if_exists="append")  


# 为“state”列添加索引  


db.execute("CREATE INDEX state ON cases(state)")  

db.close() 

代码地址：

https://gist.github.com/SaraM92/5b445d5b56be2d349cdfa988204ff5f3#file-load_into_db-py

为使用数据库，下面需要重写 get_state_info 函数。

这样可降低内存占用 50%。

小  结