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python - 在 Python 中处理大量数据

coder 2023-08-26 原文

我一直在尝试处理大量数据(几 GB)，但我的个人计算机拒绝在合理的时间跨度内处理，所以我想知道我有什么选择？我正在使用 python 的 csv.reader但即使是获取 200,000 行，速度也慢得令人痛苦。然后我将这些数据迁移到 sqlite数据库检索结果的速度更快，并且没有使用太多内存，但速度慢仍然是一个主要问题。

那么，再一次......我有什么选择来处理这些数据？我想知道如何使用亚马逊的 spot instances这对于这种目的似乎很有用，但也许还有其他解决方案需要探索。

假设 spot 实例是一个不错的选择，并且考虑到我以前从未使用过它们，我想问一下我对它们有什么期望？有没有人有将它们用于此类事情的经验？如果是这样，您的工作流程是什么？我想我可以找到一些博客文章，详细介绍科学计算、图像处理或类似事物的工作流程，但我没有找到任何东西，所以如果你能解释一下或指出一些链接，我将不胜感激。

提前致谢。

最佳答案

我会尝试使用 numpy在本地处理您的大型数据集。与 csv.reader 相比，Numpy 数组应该使用更少的内存，并且在使用矢量化 numpy 函数时计算时间应该更快。

但是读取文件时可能会出现内存问题。 numpy.loadtxt或 numpy.genfromtxt读取文件时也会消耗大量内存。 如果这是一个问题，则比较一些(全新的)替代解析器引擎 here .根据这篇文章，新的 pandas (一个建立在 numpy 之上的库)解析器似乎是一个选项。

如评论中所述，我还建议您在读取文件一次后以二进制格式(如 HDF5)存储数据。根据我的经验，从 HDF5 文件加载数据真的很快(如果知道它与您的情况下的 sqlite 相比有多快会很有趣)。我知道将数组保存为 HDF5 的最简单方法是使用 pandas

import pandas as pd

data = pd.read_csv(filename, options...)
store = pd.HDFStore('data.h5')
store['mydata'] = data
store.close()

加载你的数据比简单

import pandas as pd

store = pd.HDFStore('data.h5')
data = store['mydata']
store.close()

关于python - 在 Python 中处理大量数据，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/12546702/

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