使用 pandas 的“大数据”工作流程 [关闭]

我经常以这种方式使用数十 GB 的数据，例如，我在磁盘上有表，我通过查询读取、创建数据并附加回来。

有关如何存储数据的一些建议，值得阅读 the docs 和 late in this thread。

会影响您如何存储数据的详细信息，例如： 提供尽可能多的详细信息；我可以帮助你开发一个结构。

数据大小、行数、列数、列类型；你是追加行，还是只是列？典型的操作会是什么样子。例如，对列进行查询以选择一堆行和特定列，然后执行操作（在内存中），创建新列，保存这些。 （举一个玩具例子可以让我们提供更具体的建议。）在处理之后，你会做什么？第 2 步是临时的还是可重复的？输入平面文件：多少，以 Gb 为单位的粗略总大小。这些是如何组织的，例如按记录？每个文件是否包含不同的字段，还是每个文件都有一些记录以及每个文件中的所有字段？您是否曾经根据标准选择行（记录）的子集（例如选择字段 A > 5 的行）？然后做一些事情，或者你只是选择所有记录的字段A，B，C（然后做一些事情）？您是否“处理”所有列（分组），或者是否有一个很好的比例只能用于报告（例如，您想保留数据，但不需要明确地拉入该列，直到最终结果时间）？

解决方案

确保您已安装 pandas at least 0.10.1。

阅读 iterating files chunk-by-chunk 和 multiple table queries。

由于 pytables 被优化为按行操作（这是您查询的内容），我们将为每组字段创建一个表。这种方式很容易选择一小组字段（这将适用于一个大表，但这样做更有效......我想我将来可能能够解决这个限制......这是无论如何更直观）：（以下是伪代码。）

import numpy as np
import pandas as pd

# create a store
store = pd.HDFStore('mystore.h5')

# this is the key to your storage:
#    this maps your fields to a specific group, and defines 
#    what you want to have as data_columns.
#    you might want to create a nice class wrapping this
#    (as you will want to have this map and its inversion)  
group_map = dict(
    A = dict(fields = ['field_1','field_2',.....], dc = ['field_1',....,'field_5']),
    B = dict(fields = ['field_10',......        ], dc = ['field_10']),
    .....
    REPORTING_ONLY = dict(fields = ['field_1000','field_1001',...], dc = []),

)

group_map_inverted = dict()
for g, v in group_map.items():
    group_map_inverted.update(dict([ (f,g) for f in v['fields'] ]))

读入文件并创建存储（基本上是做 append_to_multiple 所做的）：

for f in files:
   # read in the file, additional options may be necessary here
   # the chunksize is not strictly necessary, you may be able to slurp each 
   # file into memory in which case just eliminate this part of the loop 
   # (you can also change chunksize if necessary)
   for chunk in pd.read_table(f, chunksize=50000):
       # we are going to append to each table by group
       # we are not going to create indexes at this time
       # but we *ARE* going to create (some) data_columns

       # figure out the field groupings
       for g, v in group_map.items():
             # create the frame for this group
             frame = chunk.reindex(columns = v['fields'], copy = False)    

             # append it
             store.append(g, frame, index=False, data_columns = v['dc'])

现在您在文件中拥有了所有表（实际上，如果您愿意，您可以将它们存储在单独的文件中，您可能必须将文件名添加到 group_map，但这可能不是必需的）。

这是获取列和创建新列的方式：

frame = store.select(group_that_I_want)
# you can optionally specify:
# columns = a list of the columns IN THAT GROUP (if you wanted to
#     select only say 3 out of the 20 columns in this sub-table)
# and a where clause if you want a subset of the rows

# do calculations on this frame
new_frame = cool_function_on_frame(frame)

# to 'add columns', create a new group (you probably want to
# limit the columns in this new_group to be only NEW ones
# (e.g. so you don't overlap from the other tables)
# add this info to the group_map
store.append(new_group, new_frame.reindex(columns = new_columns_created, copy = False), data_columns = new_columns_created)

当您准备好进行后期处理时：

# This may be a bit tricky; and depends what you are actually doing.
# I may need to modify this function to be a bit more general:
report_data = store.select_as_multiple([groups_1,groups_2,.....], where =['field_1>0', 'field_1000=foo'], selector = group_1)

关于 data_columns，您实际上不需要定义任何 data_columns；它们允许您根据列子选择行。例如：

store.select(group, where = ['field_1000=foo', 'field_1001>0'])

在最终报告生成阶段，它们可能对您最感兴趣（本质上，一个数据列与其他列分离，如果您定义很多，这可能会在一定程度上影响效率）。

您可能还想：

创建一个函数，该函数采用字段列表，在 groups_map 中查找组，然后选择这些并连接结果，以便获得结果帧（这本质上是 select_as_multiple 所做的）。这样，结构对您来说将是非常透明的。

某些数据列的索引（使行子集更快）。

启用压缩。

有问题时告诉我！

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我认为上面的答案缺少一种我发现非常有用的简单方法。

当我有一个文件太大而无法加载到内存中时，我会将文件分成多个较小的文件（按行或按列）

示例：如果有 30 天的价值约 30GB 的交易数据，我每天将其分解为约 1GB 大小的文件。我随后分别处理每个文件并在最后汇总结果

最大的优点之一是它允许并行处理文件（多个线程或进程）

另一个优点是文件操作（如示例中的添加/删除日期）可以通过常规 shell 命令完成，这在更高级/复杂的文件格式中是不可能的

这种方法并不涵盖所有场景，但在很多场景中都非常有用

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现在，在问题发生两年后，一个“核心外”熊猫等效：dask。太棒了！虽然它不支持所有 pandas 功能，但你可以用它走得很远。更新：在过去的两年中，它一直得到维护，并且有大量用户社区与 Dask 合作。

而现在，在提出问题四年后，在 Vaex 中还有另一个等效的高性能“核外”熊猫。它“使用内存映射、零内存复制策略和惰性计算来获得最佳性能（不浪费内存）。”它可以处理数十亿行的数据集，并且不会将它们存储到内存中（甚至可以对次优硬件进行分析）。

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如果您的数据集在 1 到 20GB 之间，您应该获得一个具有 48GB RAM 的工作站。然后 Pandas 可以将整个数据集保存在 RAM 中。我知道这不是您在这里寻找的答案，但是在具有 4GB RAM 的笔记本电脑上进行科学计算是不合理的。

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我知道这是一个旧线程，但我认为 Blaze 库值得一试。它专为这些类型的情况而设计。

从文档：

Blaze 将 NumPy 和 Pandas 的可用性扩展到分布式和核外计算。 Blaze 提供了一个类似于 NumPy ND-Array 或 Pandas DataFrame 的接口，但将这些熟悉的接口映射到各种其他计算引擎，如 Postgres 或 Spark。

编辑：顺便说一句，它得到了 ContinuumIO 和 NumPy 的作者 Travis Oliphant 的支持。

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pymongo 就是这种情况。我还在 python 中使用 sql server、sqlite、HDF、ORM (SQLAlchemy) 进行了原型设计。首先，pymongo 是一个基于文档的数据库，因此每个人都是一个文档（属性的dict）。许多人组成一个集合，您可以拥有多个集合（人、股票市场、收入）。

pd.dateframe -> pymongo 注意：我使用 read_csv 中的 chunksize 将其保持在 5 到 10k 条记录（如果更大，pymongo 会丢弃套接字）

aCollection.insert((a[1].to_dict() for a in df.iterrows()))

查询：gt = 大于...

pd.DataFrame(list(mongoCollection.find({'anAttribute':{'$gt':2887000, '$lt':2889000}})))

.find() 返回一个迭代器，因此我通常使用 ichunked 来分割成更小的迭代器。

加入一个怎么样，因为我通常会将 10 个数据源粘贴在一起：

aJoinDF = pandas.DataFrame(list(mongoCollection.find({'anAttribute':{'$in':Att_Keys}})))

然后（在我的情况下，有时我必须先在 aJoinDF 上聚合，然后才能“合并”。）

df = pandas.merge(df, aJoinDF, on=aKey, how='left')

然后您可以通过下面的更新方法将新信息写入您的主集合。 （逻辑集合与物理数据源）。

collection.update({primarykey:foo},{key:change})

在较小的查找中，只需非规范化即可。例如，您在文档中有代码，您只需添加域代码文本并在创建文档时执行 dict 查找。

现在你有一个很好的基于一个人的数据集，你可以在每个案例上释放你的逻辑并制作更多属性。最后，您可以将您的 3 to memory max 关键指标读入 pandas 并进行枢轴/聚合/数据探索。这对我来说适用于 300 万条带有数字/大文本/类别/代码/浮点数/...的记录

您还可以使用 MongoDB 中内置的两种方法（MapReduce 和聚合框架）。 See here for more info about the aggregate framework，因为它似乎比 MapReduce 更容易，并且看起来很方便进行快速聚合工作。请注意，我不需要定义我的字段或关系，我可以将项目添加到文档中。在快速变化的 numpy、pandas、python 工具集的当前状态下，MongoDB 帮助我开始工作:)

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我发现对大数据用例有用的一个技巧是通过将浮点精度降低到 32 位来减少数据量。它并不适用于所有情况，但在许多应用程序中，64 位精度是多余的，2 倍的内存节省是值得的。为了使一个明显的观点更加明显：

>>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(int(1e8), 5))
>>> df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 100000000 entries, 0 to 99999999
Data columns (total 5 columns):
...
dtypes: float64(5)
memory usage: 3.7 GB

>>> df.astype(np.float32).info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 100000000 entries, 0 to 99999999
Data columns (total 5 columns):
...
dtypes: float32(5)
memory usage: 1.9 GB

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我发现这有点晚了，但我遇到了类似的问题（抵押预付款模型）。我的解决方案是跳过 pandas HDFStore 层并使用直接的 pytables。我在最终文件中将每一列保存为单独的 HDF5 数组。

我的基本工作流程是首先从数据库中获取 CSV 文件。我gzip它，所以它没有那么大。然后我将其转换为面向行的 HDF5 文件，通过在 python 中对其进行迭代，将每一行转换为实际数据类型，并将其写入 HDF5 文件。这需要几十分钟，但它不使用任何内存，因为它只是逐行操作。然后我将面向行的 HDF5 文件“转置”为面向列的 HDF5 文件。

表转置如下所示：

def transpose_table(h_in, table_path, h_out, group_name="data", group_path="/"):
    # Get a reference to the input data.
    tb = h_in.getNode(table_path)
    # Create the output group to hold the columns.
    grp = h_out.createGroup(group_path, group_name, filters=tables.Filters(complevel=1))
    for col_name in tb.colnames:
        logger.debug("Processing %s", col_name)
        # Get the data.
        col_data = tb.col(col_name)
        # Create the output array.
        arr = h_out.createCArray(grp,
                                 col_name,
                                 tables.Atom.from_dtype(col_data.dtype),
                                 col_data.shape)
        # Store the data.
        arr[:] = col_data
    h_out.flush()

读回来看起来像：

def read_hdf5(hdf5_path, group_path="/data", columns=None):
    """Read a transposed data set from a HDF5 file."""
    if isinstance(hdf5_path, tables.file.File):
        hf = hdf5_path
    else:
        hf = tables.openFile(hdf5_path)

    grp = hf.getNode(group_path)
    if columns is None:
        data = [(child.name, child[:]) for child in grp]
    else:
        data = [(child.name, child[:]) for child in grp if child.name in columns]

    # Convert any float32 columns to float64 for processing.
    for i in range(len(data)):
        name, vec = data[i]
        if vec.dtype == np.float32:
            data[i] = (name, vec.astype(np.float64))

    if not isinstance(hdf5_path, tables.file.File):
        hf.close()
    return pd.DataFrame.from_items(data)

现在，我通常在具有大量内存的机器上运行它，所以我可能对内存使用不够小心。例如，默认情况下，加载操作会读取整个数据集。

这通常对我有用，但有点笨拙，而且我不能使用花哨的 pytables 魔法。

编辑：与记录数组 pytables 默认值相比，这种方法的真正优势在于，我可以使用无法处理表的 h5r 将数据加载到 R 中。或者，至少，我无法让它加载异构表。

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正如其他人所指出的，几年后出现了“核心外”熊猫等效物：dask。尽管 dask 不是 pandas 的替代品，但它的所有功能都因其以下几个原因而脱颖而出：

Dask 是一个用于分析计算的灵活并行计算库，针对“大数据”集合（如并行数组、数据帧和列表）的动态任务调度进行了优化，这些集合将常见接口（如 NumPy、Pandas 或 Python 迭代器）扩展到更大-内存或分布式环境，并从笔记本电脑扩展到集群。

Dask 强调以下优点： 熟悉：提供并行化的 NumPy 数组和 Pandas DataFrame 对象 灵活：为更多自定义工作负载和与其他项目的集成提供任务调度接口。 Native：在纯 Python 中启用分布式计算，并访问 PyData 堆栈。快速：以快速数值算法所需的低开销、低延迟和最小序列化运行 向上扩展：在具有 1000 个内核的集群上弹性运行 向下扩展：在单个进程中在笔记本电脑上轻松设置和运行 响应式：采用交互式设计考虑到计算它提供快速反馈和诊断以帮助人类

并添加一个简单的代码示例：

import dask.dataframe as dd
df = dd.read_csv('2015-*-*.csv')
df.groupby(df.user_id).value.mean().compute()

像这样替换一些熊猫代码：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('2015-01-01.csv')
df.groupby(df.user_id).value.mean()

并且特别值得注意的是，它通过 concurrent.futures 接口提供了用于提交自定义任务的通用基础架构：

from dask.distributed import Client
client = Client('scheduler:port')

futures = []
for fn in filenames:
    future = client.submit(load, fn)
    futures.append(future)

summary = client.submit(summarize, futures)
summary.result()

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这里值得一提的是Ray，
它是一个分布式计算框架，它以分布式方式为 Pandas 提供了自己的实现。

只需替换 pandas 导入，代码就可以正常工作：

# import pandas as pd
import ray.dataframe as pd

# use pd as usual

可以在这里阅读更多详细信息：

https://rise.cs.berkeley.edu/blog/pandas-on-ray/

更新：处理 pandas 分发的部分已提取到 modin 项目。

现在使用它的正确方法是：

# import pandas as pd
import modin.pandas as pd

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另一种变化

在 pandas 中完成的许多操作也可以作为 db 查询（sql、mongo）来完成

使用 RDBMS 或 mongodb 允许您在 DB Query 中执行一些聚合（针对大数据进行了优化，并有效地使用缓存和索引）

稍后，您可以使用 pandas 进行后期处理。

这种方法的优点是您获得了处理大数据的数据库优化，同时仍然以高级声明性语法定义逻辑 - 而不必处理决定在内存中做什么和做什么的细节的核心。

尽管查询语言和 pandas 不同，但将部分逻辑从一种翻译到另一种通常并不复杂。

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如果您采用创建分解为多个较小文件的数据管道的简单路径，请考虑 Ruffus。

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我想指出 Vaex 包。

Vaex 是一个用于惰性核心数据帧（类似于 Pandas）的 Python 库，用于可视化和探索大型表格数据集。它可以在高达每秒十亿 (109) 个对象/行的 N 维网格上计算统计数据，例如平均值、总和、计数、标准差等。可视化是使用直方图、密度图和 3D 体绘制完成的，允许对大数据进行交互式探索。 Vaex 使用内存映射、零内存复制策略和惰性计算来获得最佳性能（不浪费内存）。

查看文档：https://vaex.readthedocs.io/en/latest/ API 非常接近 pandas 的 API。

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我最近遇到了一个类似的问题。我发现只需以块的形式读取数据并在将其以块的形式写入相同的 csv 时将其附加效果很好。我的问题是根据另一个表中的信息添加日期列，使用某些列的值如下。这可能会帮助那些对 dask 和 hdf5 感到困惑但更熟悉像我这样的 pandas 的人。

def addDateColumn():
"""Adds time to the daily rainfall data. Reads the csv as chunks of 100k 
   rows at a time and outputs them, appending as needed, to a single csv. 
   Uses the column of the raster names to get the date.
"""
    df = pd.read_csv(pathlist[1]+"CHIRPS_tanz.csv", iterator=True, 
                     chunksize=100000) #read csv file as 100k chunks

    '''Do some stuff'''

    count = 1 #for indexing item in time list 
    for chunk in df: #for each 100k rows
        newtime = [] #empty list to append repeating times for different rows
        toiterate = chunk[chunk.columns[2]] #ID of raster nums to base time
        while count <= toiterate.max():
            for i in toiterate: 
                if i ==count:
                    newtime.append(newyears[count])
            count+=1
        print "Finished", str(chunknum), "chunks"
        chunk["time"] = newtime #create new column in dataframe based on time
        outname = "CHIRPS_tanz_time2.csv"
        #append each output to same csv, using no header
        chunk.to_csv(pathlist[2]+outname, mode='a', header=None, index=None)

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parquet 文件格式非常适合您描述的用例。您可以使用 pd.read_parquet(path_to_file, columns=["foo", "bar"]) 有效地读取特定的列子集

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_parquet.html

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目前我正在“像”你一样工作，只是规模较小，这就是为什么我没有 PoC 来提供我的建议。

但是，我似乎在使用pickle作为缓存系统并将各种功能的执行外包到文件中取得了成功——从我的突击队/主文件中执行这些文件；例如，我使用 prepare_use.py 来转换对象类型，将数据集拆分为测试、验证和预测数据集。

你的泡菜缓存是如何工作的？我使用字符串来访问动态创建的pickle文件，具体取决于传递的参数和数据集（我尝试捕获并确定程序是否已经运行，使用.shape作为数据集，使用dict传递参数）。尊重这些措施，我得到一个字符串来尝试查找和读取 .pickle 文件，如果找到，可以跳过处理时间以跳转到我现在正在处理的执行。

使用数据库时我遇到了类似的问题，这就是为什么我在使用这个解决方案时感到很高兴，但是 - 肯定有很多限制 - 例如由于冗余而存储大量的泡菜集。可以通过适当的索引将表格从转换之前更新到转换之后 - 验证信息会打开另一本书（我尝试合并抓取的租金数据并在 2 小时后基本停止使用数据库 - 因为我想在之后跳回去每个转换过程）

我希望我的 2 美分能在某种程度上帮助你。

问候。

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