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python - 在 Python 中合并具有数百万行的两个表

coder 2023-08-14 原文

我正在使用 Python 进行一些数据分析。我有两个表,第一个(我们称之为“A”)有 1000 万行和 10 列,第二个(“B”)有 7300 万行和 2 列。他们有 1 列具有公共(public) ID,我想根据该列将两个表相交。特别是我想要表的内部连接。

我无法将表 B 作为 pandas 数据帧加载到内存中以在 pandas 上使用正常的合并功能。我尝试通过读取 block 上的表 B 的文件,将每个 block 与 A 相交并连接这些交集(来自内部连接的输出)。这在速度上还可以,但时不时地给我带来问题并吐出段错误......不太好。此错误很难重现,但会在两台不同的计算机(Mac OS X v10.6 (Snow Leopard) 和 UNIX、Red Hat Linux)上发生。

我最终尝试结合使用 Pandas 和 PyTables,将表 B 写入磁盘,然后遍历表 A 并从表 B 中选择匹配的行。最后一个选项有效,但速度很慢。 pytables 上的表 B 已默认建立索引。

我该如何解决这个问题?

最佳答案

这是一个小伪代码,但我认为应该很快。

直接基于磁盘的合并,所有表都在磁盘上。这 关键是你本身并没有做选择,只是索引 通过开始/停止进入表格,这是相当快的。

在 B 中选择符合条件的行(使用 A 的 id)不会 非常快,因为我认为它可能会将数据带入 Python 空间 而不是内核搜索(我不确定,但你可能想要 在内核优化部分中对 pytables.org 进行更多调查。 有一种方法可以判断它是否会在内核中)。

此外,如果您愿意,这是一个非常并行的问题(只是不要写 结果从多个进程到同一个文件。 pytables 对此不是写安全的)。

参见 this answer以获取有关如何进行连接操作实际上是“内部”连接的评论。

对于您的 merge_a_b 操作,我认为您可以使用标准的 pandas join 这是非常有效的(在内存中时)。

另一种选择(取决于 A 的“大”程度)可能是将 A 分成两部分(索引相同),在第一个表中使用较小的(可能使用单列);不是存储合并结果本身,而是存储行索引;稍后您可以提取所需的数据(有点像使用索引器并获取)。参见 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html#multiple-table-queries

A = HDFStore('A.h5')
B = HDFStore('B.h5')

nrows_a = A.get_storer('df').nrows
nrows_b = B.get_storer('df').nrows
a_chunk_size = 1000000
b_chunk_size = 1000000

def merge_a_b(a,b):
    # Function that returns an operation on passed
    # frames, a and b.
    # It could be a merge, join, concat, or other operation that
    # results in a single frame.


for a in xrange(int(nrows_a / a_chunk_size) + 1):

    a_start_i = a * a_chunk_size
    a_stop_i  = min((a + 1) * a_chunk_size, nrows_a)

    a = A.select('df', start = a_start_i, stop = a_stop_i)

    for b in xrange(int(nrows_b / b_chunk_size) + 1):

        b_start_i = b * b_chunk_size
        b_stop_i = min((b + 1) * b_chunk_size, nrows_b)

        b = B.select('df', start = b_start_i, stop = b_stop_i)

        # This is your result store
        m = merge_a_b(a, b)

        if len(m):
            store.append('df_result', m)

关于python - 在 Python 中合并具有数百万行的两个表,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/14614512/

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