python数据分析之DataFrame内存优化
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2023-12-29 15:47:22
目录????今天看案例的时候看见了一个关于pandas数据的内存压缩功能,特地来记录一下。????先说明一下情况,pandas处理几百兆的dataframe是没有问题的,但是我们在...
????今天看案例的时候看见了一个关于pandas数据的内存压缩功能,特地来记录一下。
????先说明一下情况,pandas处理几百兆的dataframe是没有问题的,但是我们在处理几个g甚至更大的数据时,就会特别占用内存,对内存小的用户特别不好,所以对数据进行压缩是很有必要的。
1. pandas查看数据占用大小
给大家看一下这么查看自己的内存大小(user_log是dataframe的名字)
#方法1 就是使用查看dataframe信息的命令 user_log.info() #方法2 使用memory_usage()或者getsizeof(user_log) import time import sys print('all_data占据内存约: {:.2f} gb'.format(user_log.memory_usage().sum()/ (1024**3))) print('all_data占据内存约: {:.2f} gb'.format(sys.getsizeof(user_log)/(1024**3)))
我这里有个dataframe文件叫做user_log,原始大小为1.91g,然后pandas读取出来,内存使用了2.9g。
看一下原始数据大小:1.91g
pandas读取后的内存消耗:2.9g
2. 对数据进行压缩
- 数值类型的列进行降级处理(‘int16', ‘int32', ‘int64', ‘float16', ‘float32', ‘float64')
- 字符串类型的列转化为类别类型(category)
- 字符串类型的列的类别数超过总行数的一半时,建议使用object类型
我们这里主要采用对数值型类型的数据进行降级,说一下降级是什么意思意思呢,可以比喻为一个一个抽屉,你有一个大抽屉,但是你只装了钥匙,这就会有很多空间浪费掉,如果我们将钥匙放到一个小抽屉里,就可以节省很多空间,就像字符的类型int32 比int8占用空间大很多,但是我们的数据使用int8类型就够了,这就导致数据占用了很多空间,我们要做的就是进行数据类型转换,节省内存空间。
压缩数值的这段代码是从天池大赛的某个项目中看见的,查阅资料后发现,大家压缩内存都是基本固定的函数形式
def reduce_mem_usage(df): starttime = time.time() numerics = ['int16', 'int32', 'int64', 'float16', 'float32', 'float64'] start_mem = df.memory_usage().sum() / 1024**2 for col in df.columns: col_type = df[col].dtypes if col_type in numerics: c_min = df[col].min() c_max = df[col].max() if pd.isnull(c_min) or pd.isnull(c_max): continue if str(col_type)[:3] == 'int': if c_min > np.iinfo(np.int8).min and c_max < np.iinfo(np.int8).max: df[col] = df[col].astype(np.int8) elif c_min > np.iinfo(np.int16).min and c_max < np.iinfo(np.int16).max: df[col] = df[col].astype(np.int16) elif c_min > np.iinfo(np.int32).min and c_max < np.iinfo(np.int32).max: df[col] = df[col].astype(np.int32) elif c_min > np.iinfo(np.int64).min and c_max < np.iinfo(np.int64).max: df[col] = df[col].astype(np.int64) else: if c_min > np.finfo(np.float16).min and c_max < np.finfo(np.float16).max: df[col] = df[col].astype(np.float16) elif c_min > np.finfo(np.float32).min and c_max < np.finfo(np.float32).max: df[col] = df[col].astype(np.float32) else: df[col] = df[col].astype(np.float64) end_mem = df.memory_usage().sum() / 1024**2 print('-- mem. usage decreased to {:5.2f} mb ({:.1f}% reduction),time spend:{:2.2f} min'.format(end_mem, 100*(start_mem-end_mem)/start_mem, (time.time()-starttime)/60)) return df
用压缩的方式将数据导入user_log2中
#首先读取到csv中如何传入函数生称新的csv user_log2=reduce_mem_usage(pd.read_csv(r'/users/liucong/mainfiles/ml/tianchi/tianmiao/user_log_format1.csv'))
读取成功:内训大小为890.48m 减少了69.6%,效果显著
查看压缩后的数据集信息:类型发生了变化,数量变小了
3. 参考资料
《天池大赛》
《kaggle大赛》
链接:
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