Как оптимизировать работу с большими данными в Python 3.x: эффективное использование Pandas и NumPy?
Я работаю над проектом, который требует обработки очень больших объемов данных (миллионы строк). Использую библиотеки Pandas и NumPy для анализа данных, но сталкиваюсь с проблемами производительности. Хотел бы узнать у сообщества:
- Какие есть методы и техники для оптимизации работы с большими DataFrame в Pandas?
- Как эффективно использовать NumPy для ускорения операций с массивами?
- Есть ли какие-то распространенные ошибки, которые могут негативно влиять на производительность, и как их избегать?
- Какие альтернативные инструменты или библиотеки вы порекомендуете для работы с большими данными в Python 3.x?
Ответы (2 шт):
Какие есть методы и техники для оптимизации работы с большими DataFrame в Pandas?
Как эффективно использовать NumPy для ускорения операций с массивами?
Не надо искать методы и техники — возможно использовать Dask
.
Датафрейм Dask — это просто коллекция многих датафреймов pandas. Но вам не нужно знать детали, с датафреймом Dask можете работать как с одним датафреймом pandas.
То же самое API, как pandas.
Большие размеры: Работает с 100 GiB на компьютере, или с 100 TiB на кластере.
Простое использование: Чистый Python, установка через
pip
илиconda
.dask.array
для работы с огромнымиnumpy.array
.См. 10 Minutes to Dask.
Для оптимизации нужно во-первых понимать полностью процесс: что конкретно вы делаете. Без описания этапов того, что вы делаете, непонятно, что вообще оптимизировать, собственно.
Pandas
- это не про скорость, это про удобство. Для обработки больших данных все эти удобства только в минус. Индексы, возможность иметь смешанные или сложные данные в столбцах и прочее такое - всё это тормозит обработку. Хотите быстро - используйте чистыйNumpy
, там лишнего ничего нет, только массивы однотипных данных, обрабатываемых максимально быстро.Альтернативы
Pandas
есть, но не нужно рассматривать их как лёгкое решение проблемы. Всеми ими нужно уметь ещё правильно пользоваться и иметь для этого достаточно ресурсов. Примеры:Polars
,Vaex
,PySpark
, уже упомянутый в другом ответеDask
.Из простого. На
Kaggle
популярна такая оптимизация. Определяете диапазон и тип данных в столбце и выбираете для этого столбца наиболее "узкий" тип данных, в который данный столбец влезет, вместо того, который используется по умолчанию. Например,uint8
. Для очень больших данных экономия на типе данных столбца может дать существенный выигрыш и в используемой памяти и во времени обработки данных.В каких-то случаях может помочь и
Numba
, но ей тоже нужно уметь пользоваться. В каких-то случаях она может дать ускорение на порядок за счёт параллелизма и разных оптимизаций вычислений.