Как эффективно обрабатывать большие наборы данных в Python с помощью Pandas? ⇐ Python

[Anonymous]

Я работаю с большим набором данных (около 1 миллиона строк) в Python с использованием библиотеки Pandas и испытываю проблемы с производительностью при выполнении таких операций, как фильтрация и агрегирование данных.
Вот упрощенная версия моего кода:

Код: Выделить всё

import pandas as pd

# Load the dataset
df = pd.read_csv('large_dataset.csv')

# Example operation: Filtering and aggregating
result = df[df['column_name'] > threshold_value].groupby('another_column').mean()

Я пробовал использовать df.memory_usage(deep=True) для анализа использования памяти и pd.read_csv() с параметром chunksize загружать данные порциями, но производительность по-прежнему снижается.
**Каковы рекомендации по оптимизации обработки данных с помощью Pandas для больших наборов данных?
**
Будем очень признательны за любые предложения по методам, альтернативным библиотекам или конкретным функциям, которые могут помочь улучшить производительность!
Что я пробовал:
Память Анализ: я использовал df.memory_usage(deep=True), чтобы понять потребление памяти, и обнаружил, что некоторые столбцы используют много памяти из-за своих типов данных.

• Загрузка данных частями: я попытался загрузить набор данных частями, используя параметр chunksize с помощью pd.read_csv(). Это позволило мне работать с меньшими частями набора данных, но мои операции фильтрации и агрегирования оставались медленными.
• Оптимизация типов данных: я экспериментировал с изменение типов данных определенных столбцов на более эффективные с точки зрения использования памяти типы (например, преобразование float64 в float32), что помогло сократить использование памяти, но не привело к значительному увеличению времени обработки.
• Чего я ожидал: я ожидал, что, проанализировав использование памяти и оптимизировав типы данных, а также загрузив данные порциями, я увижу заметное улучшение скорости операций фильтрации и агрегирования. Однако производительность остается неоптимальной, особенно при большом размере набора данных.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/790 ... ing-pandas