💃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: pandas处理datafarme节约内存.
到此这篇关于python数据分析之DataFrame内存优化的文章就介绍到这了,更多相关python DataFrame内存优化内容请搜索w3xue以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持w3xue！
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