python數據分析之DataFrame內存優化的方法

本篇內容介紹了“python數據分析之DataFrame內存優化的方法”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

?先說明一下情況，pandas處理幾百兆的dataframe是沒有問題的，但是我們在處理幾個G甚至更大的數據時，就會特別占用內存，對內存小的用戶特別不好，所以對數據進行壓縮是很有必要的。

1. pandas查看數據占用大小

給大家看一下這么查看自己的內存大小（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占據內存約: {:.2f} GB".format(user_log.memory_usage().sum()/ (1024**3)))
print("all_data占據內存約: {:.2f} GB".format(sys.getsizeof(user_log)/(1024**3)))

我這里有個dataframe文件叫做user_log，原始大小為1.91G，然后pandas讀取出來，內存使用了2.9G。

看一下原始數據大小：1.91G

pandas讀取后的內存消耗：2.9G

2. 對數據進行壓縮

• 數值類型的列進行降級處理（‘int16", ‘int32", ‘int64", ‘float16", ‘float32", ‘float64"）

• 字符串類型的列轉化為類別類型（category）

• 字符串類型的列的類別數超過總行數的一半時，建議使用object類型

我們這里主要采用對數值型類型的數據進行降級，說一下降級是什么意思意思呢，可以比喻為一個一個抽屜，你有一個大抽屜，但是你只裝了鑰匙，這就會有很多空間浪費掉，如果我們將鑰匙放到一個小抽屜里，就可以節省很多空間，就像字符的類型int32 比int8占用空間大很多，但是我們的數據使用int8類型就夠了，這就導致數據占用了很多空間，我們要做的就是進行數據類型轉換，節省內存空間。

壓縮數值的這段代碼是從天池大賽的某個項目中看見的，查閱資料后發現，大家壓縮內存都是基本固定的函數形式

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

用壓縮的方式將數據導入user_log2中

#首先讀取到csv中如何傳入函數生稱新的csv
user_log2=reduce_mem_usage(pd.read_csv(r"/Users/liucong/MainFiles/ML/tianchi/tianmiao/user_log_format1.csv"))

讀取成功：內訓大小為890.48m 減少了69.6%，效果顯著

查看壓縮后的數據集信息：類型發生了變化，數量變小了

“python數據分析之DataFrame內存優化的方法”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！