来源：机器之心
当使用 pandas 操作小规模数据（低于 100 MB）时，性能一般不是问题。而当面对更大规模的数据（100 MB 到数 GB）时，性能问题会让运行时间变得更漫长，而且会因为内存不足导致运行完全失败。
尽管 Spark 这样的工具可以处理大型数据集（100 GB 到数 TB），但要完全利用它们的能力，往往需要更加昂贵的硬件。而且和 pandas 不同，它们缺少丰富的用于高质量数据清理、探索和分析的功能集。对于中等规模的数据，我们最好能更充分地利用 pandas，而不是换成另一种工具。
在这篇文章中，我们将了解 pandas 的内存使用，以及如何只需通过为列选择合适的数据类型就能将 dataframe 的内存占用减少近 90%。
处理棒球比赛日志
我们将处理 130 年之久的美国职业棒球大联盟（MLB）比赛数据，这些数据来自 Retrosheet：http://www.retrosheet.org/gamelogs/index.html。
这些数据原来分成了 127 个不同的 CSV 文件，但我们已经使用 csvkit 合并了这些数据，并在第一行增加了列名称。如果你想下载本文所用的这个数据版本，请访问：https://data.world/dataquest/mlb-game-logs。
让我们首先导入数据，并看看其中的前五行：
import pandas as pd
gl = pd.read_csv('game_logs.csv')
gl.head()
下面我们总结了一些重要的列，但如果你想了解所有的列，我们也为整个数据集创建了一个数据词典：https://data.world/dataquest/mlb-game-logs/workspace/data-dictionary。
我们可以使用 DataFrame.info() 方法为我们提供关于 dataframe 的高层面信息，包括它的大小、数据类型的信息和内存使用情况。
默认情况下，pandas 会近似 dataframe 的内存用量以节省时间。因为我们也关心准确度，所以我们将 memory_usage 参数设置为 'deep'，以便得到准确的数字。
gl.info(memory_usage='deep')
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 171907 entries, 0 to 171906
Columns: 161 entries, date to acquisition_info
dtypes: float64(77), int64(6), object(78)
memory usage: 861.6 MB
我们可以看到，我们有 171,907 行和 161 列。pandas 会自动为我们检测数据类型，发现其中有 83 列数据是数值，78 列是 object。object 是指有字符串或包含混合数据类型的情况。
为了更好地理解如何减少内存用量，让我们看看 pandas 是如何将数据存储在内存中的。
dataframe 的内部表示
在 pandas 内部，同样数据类型的列会组织成同一个值块（blocks of values）。这里给出了一个示例，说明了 pandas 对我们的 dataframe 的前 12 列的存储方式。
你可以看到这些块并没有保留原有的列名称。这是因为这些块为存储 dataframe 中的实际值进行了优化。pandas 的 BlockManager 类则负责保留行列索引与实际块之间的映射关系。它可以作为一个 API 使用，提供了对底层数据的访问。不管我们何时选择、编辑或删除这些值，dataframe 类和 BlockManager 类的接口都会将我们的请求翻译成函数和方法的调用。
在 pandas.core.internals 模块中，每一种类型都有一个专门的类。pandas 使用 ObjectBlock 类来表示包含字符串列的块，用 FloatBlock 类表示包含浮点数列的块。对于表示整型数和浮点数这些数值的块，pandas 会将这些列组合起来，存储成 NumPy ndarray。NumPy ndarray 是围绕 C 语言的数组构建的，其中的值存储在内存的连续块中。这种存储方案使得对值的访问速度非常快。
因为每种数据类型都是分开存储的，所以我们将检查不同数据类型的内存使用情况。首先，我们先来看看各个数据类型的平均内存用量。
for dtype in ['float','int','object']:
selected_dtype = gl.select_dtypes(include=[dtype])
mean_usage_b = selected_dtype.memory_usage(deep=True).mean()
mean_usage_mb = mean_usage_b / 1024 ** 2
print("Average memory usage for {} columns: {:03.2f} MB".format(dtype,mean_usage_mb))
Average memory usage for float columns: 1.29 MB
Average memory usage for int columns: 1.12 MB
Average memory usage for object columns: 9.53 MB
可以看出，78 个 object 列所使用的内存量最大。我们后面再具体谈这个问题。首先我们看看能否改进数值列的内存用量。
理解子类型（subtype）
正如我们前面简单提到的那样，pandas 内部将数值表示为 NumPy ndarrays，并将它们存储在内存的连续块中。这种存储模式占用的空间更少，而且也让我们可以快速访问这些值。因为 pandas 表示同一类型的每个值时都使用同样的字节数，而 NumPy ndarray 可以存储值的数量，所以 pandas 可以快速准确地返回一个数值列所消耗的字节数。
pandas 中的许多类型都有多个子类型，这些子类型可以使用更少的字节来表示每个值。比如说 float 类型就包含 float16、float32 和 float64 子类型。类型名称中的数字就代表该类型表示值的位（bit）数。比如说，我们刚刚列出的子类型就分别使用了 2、4、8、16 个字节。下面的表格给出了 pandas 中最常用类型的子类型：
一个 int8 类型的值使用 1 个字节的存储空间，可以表示 256（2^8）个二进制数。这意味着我们可以使用这个子类型来表示从 -128 到 127（包括 0）的所有整数值。
我们可以使用 numpy.iinfo 类来验证每个整型数子类型的最大值和最小值。举个例子：
import numpy as np
int_types = ["uint8", "int8", "int16"]
for it in int_types:
print(np.iinfo(it))
Machine parameters for uint8
---------------------------------------------------------------
min = 0
max = 255
---------------------------------------------------------------
Machine parameters for int8
---------------------------------------------------------------
min = -128
max = 127
---------------------------------------------------------------
Machine parameters for int16
---------------------------------------------------------------
min = -32768
max = 32767
---------------------------------------------------------------
这里我们可以看到 uint（无符号整型）和 int（有符号整型）之间的差异。这两种类型都有一样的存储能力，但其中一个只保存 0 和正数。无符号整型让我们可以更有效地处理只有正数值的列。
使用子类型优化数值列
我们可以使用函数 pd.to_numeric() 来对我们的数值类型进行 downcast（向下转型）操作。我们会使用 DataFrame.select_dtypes 来选择整型列，然后我们会对其数据类型进行优化，并比较内存用量。
# We're going to be calculating memory usage a lot,
# so we'll create a function to save us some time!
def mem_usage(pandas_obj):
if isinstance(pandas_obj,pd.DataFrame):
usage_b = pandas_obj.memory_usage(deep=True).sum()
else: # we assume if not a df it's a series
usage_b = pandas_obj.memory_usage(deep=True)
usage_mb = usage_b / 1024 ** 2 # convert bytes to megabytes
return "{:03.2f} MB".format(usage_mb)
gl_int = gl.select_dtypes(include=['int'])
converted_int = gl_int.apply(pd.to_numeric,downcast='unsigned')
print(mem_usage(gl_int))
print(mem_usage(converted_int))
compare_ints = pd.concat([gl_int.dtypes,converted_int.dtypes],axis=1)
compare_ints.columns = ['before','after']
compare_ints.apply(pd.Series.value_counts)
7.87 MB
1.48 MB
我们可以看到内存用量从 7.9 MB 下降到了 1.5 MB，降低了 80% 以上。但这对我们原有 dataframe 的影响并不大，因为其中的整型列非常少。
让我们对其中的浮点型列进行一样的操作。
gl_float = gl.select_dtypes(include=['float'])
converted_float = gl_float.apply(pd.to_numeric,downcast='float')
print(mem_usage(gl_float))
print(mem_usage(converted_float))
compare_floats = pd.concat([gl_float.dtypes,converted_float.dtypes],axis=1)
compare_floats.columns = ['before','after']
compare_floats.apply(pd.Series.value_counts)
100.99 MB
50.49 MB
我们可以看到浮点型列的数据类型从 float64 变成了 float32，让内存用量降低了 50%。
让我们为原始 dataframe 创建一个副本，并用这些优化后的列替换原来的列，然后看看我们现在的整体内存用量。
optimized_gl = gl.copy()
optimized_gl[converted_int.columns] = converted_int
optimized_gl[converted_float.columns] = converted_float
print(mem_usage(gl))
print(mem_usage(optimized_gl))
861.57 MB
804.69 MB
尽管我们极大地减少了数值列的内存用量，但整体的内存用量仅减少了 7%。我们的大部分收获都将来自对 object 类型的优化。
在我们开始行动之前，先看看 pandas 中字符串的存储方式与数值类型的存储方式的比较。
数值存储与字符串存储的比较
object 类型表示使用 Python 字符串对象的值，部分原因是 NumPy 不支持缺失（missing）字符串类型。因为 Python 是一种高级的解释性语言，它对内存中存储的值没有细粒度的控制能力。
这一限制导致字符串的存储方式很碎片化，从而会消耗更多内存，而且访问速度也更慢。object 列中的每个元素实际上都是一个指针，包含了实际值在内存中的位置的「地址」。
下面这幅图给出了以 NumPy 数据类型存储数值数据和使用 Python 内置类型存储字符串数据的方式。
图片来源：https://jakevdp.github.io/blog/2014/05/09/why-python-is-slow/
在前面的表格中，你可能已经注意到 object 类型的内存使用是可变的。尽管每个指针仅占用 1 字节的内存，但如果每个字符串在 Python 中都是单独存储的，那就会占用实际字符串那么大的空间。我们可以使用 sys.getsizeof() 函数来证明这一点，首先查看单个的字符串，然后查看 pandas series 中的项。
from sys import getsizeof
s1 = 'working out'
s2 = 'memory usage for'
s3 = 'strings in python is fun!'
s4 = 'strings in python is fun!'
for s in [s1, s2, s3, s4]:
print(getsizeof(s))
obj_series = pd.Series(['working out',
'memory usage for',
'strings in python is fun!',
'strings in python is fun!'])
obj_series.apply(getsizeof)
0 60
1 65
2 74
3 74
dtype: int64
你可以看到，当存储在 pandas series 时，字符串的大小与用 Python 单独存储的字符串的大小是一样的。
使用 Categoricals 优化 object 类型
pandas 在 0.15 版引入了 Categorials。category 类型在底层使用了整型值来表示一个列中的值，而不是使用原始值。pandas 使用一个单独的映射词典将这些整型值映射到原始值。只要当一个列包含有限的值的集合时，这种方法就很有用。当我们将一列转换成 category dtype 时，pandas 就使用最节省空间的 int 子类型来表示该列中的所有不同值。
为了了解为什么我们可以使用这种类型来减少内存用量，让我们看看我们的 object 类型中每种类型的不同值的数量。
gl_obj = gl.select_dtypes(include=['object']).copy()
gl_obj.describe()
上图完整图像详见原文
大概看看就能发现，对于我们整个数据集的 172,000 场比赛，其中不同（unique）值的数量可以说非常少。
为了了解当我们将其转换成 categorical 类型时究竟发生了什么，我们拿出一个 object 列来看看。我们将使用数据集的第二列 day_of_week.
看看上表，可以看到其仅包含 7 个不同的值。我们将使用 .astype() 方法将其转换成 categorical 类型。
dow = gl_obj.day_of_week
print(dow.head())
dow_cat = dow.astype('category')
print(dow_cat.head())
0 Thu
1 Fri
2 Sat
3 Mon
4 Tue
Name: day_of_week, dtype: object
0 Thu
1 Fri
2 Sat
3 Mon
4 Tue
Name: day_of_week, dtype: category
Categories (7, object): [Fri, Mon, Sat, Sun, Thu, Tue, Wed]
如你所见，除了这一列的类型发生了改变之外，数据看起来还是完全一样。让我们看看这背后发生了什么。
在下面的代码中，我们使用了 Series.cat.codes 属性来返回 category 类型用来表示每个值的整型值。
dow_cat.head().cat.codes
0 4
1 0
2 2
3 1
4 5
dtype: int8
你可以看到每个不同值都被分配了一个整型值，而该列现在的基本数据类型是 int8。这一列没有任何缺失值，但就算有，category 子类型也能处理，只需将其设置为 -1 即可。
最后，让我们看看在将这一列转换为 category 类型前后的内存用量对比。
print(mem_usage(dow))
print(mem_usage(dow_cat))
9.84 MB
0.16 MB
9.8 MB 的内存用量减少到了 0.16 MB，减少了 98%！注意，这个特定列可能代表了我们最好的情况之一——即大约 172,000 项却只有 7 个不同的值。
尽管将所有列都转换成这种类型听起来很吸引人，但了解其中的取舍也很重要。最大的坏处是无法执行数值计算。如果没有首先将其转换成数值 dtype，那么我们就无法对 category 列进行算术运算，也就是说无法使用 Series.min() 和 Series.max() 等方法。
我们应该坚持主要将 category 类型用于不同值的数量少于值的总数量的 50% 的 object 列。如果一列中的所有值都是不同的，那么 category 类型所使用的内存将会更多。因为这一列不仅要存储所有的原始字符串值，还要额外存储它们的整型值代码。你可以在 pandas 文档中了解 category 类型的局限性：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/categorical.html。
我们将编写一个循环函数来迭代式地检查每一 object 列中不同值的数量是否少于 50%；如果是，就将其转换成 category 类型。
converted_obj = pd.DataFrame()
for col in gl_obj.columns:
num_unique_values = len(gl_obj[col].unique())
num_total_values = len(gl_obj[col])
if num_unique_values / num_total_values < 0.5:
converted_obj.loc[:,col] = gl_obj[col].astype('category')
else:
converted_obj.loc[:,col] = gl_obj[col]
和之前一样进行比较：
print(mem_usage(gl_obj))
print(mem_usage(converted_obj))
compare_obj = pd.concat([gl_obj.dtypes,converted_obj.dtypes],axis=1)
compare_obj.columns = ['before','after']
compare_obj.apply(pd.Series.value_counts)
752.72 MB
51.67 MB
在这个案例中，所有的 object 列都被转换成了 category 类型，但并非所有数据集都是如此，所以你应该使用上面的流程进行检查。
object 列的内存用量从 752MB 减少到了 52MB，减少了 93%。让我们将其与我们 dataframe 的其它部分结合起来，看看从最初 861MB 的基础上实现了多少进步。
optimized_gl[converted_obj.columns] = converted_obj
mem_usage(optimized_gl)
'103.64 MB'
Wow，进展真是不错！我们还可以执行另一项优化——如果你记得前面给出的数据类型表，你知道还有一个 datetime 类型。这个数据集的第一列就可以使用这个类型。
date = optimized_gl.date
print(mem_usage(date))
date.head()
0.66 MB
0 18710504
1 18710505
2 18710506
3 18710508
4 18710509
Name: date, dtype: uint32
你可能记得这一列开始是一个整型，现在已经优化成了 unint32 类型。因此，将其转换成 datetime 类型实际上会让内存用量翻倍，因为 datetime 类型是 64 位的。将其转换成 datetime 类型是有价值的，因为这让我们可以更好地进行时间序列分析。
pandas.to_datetime() 函数可以帮我们完成这种转换，使用其 format 参数将我们的日期数据存储成 YYYY-MM-DD 形式。
optimized_gl['date'] = pd.to_datetime(date,format='%Y%m%d')
print(mem_usage(optimized_gl))
optimized_gl.date.head()
104.29 MB
0 1871-05-04
1 1871-05-05
2 1871-05-06
3 1871-05-08
4 1871-05-09
Name: date, dtype: datetime64[ns]
在读入数据的同时选择类型
现在，我们已经探索了减少现有 dataframe 的内存占用的方法。通过首先读入 dataframe，然后在这个过程中迭代以减少内存占用，我们了解了每种优化方法可以带来的内存减省量。但是正如我们前面提到的一样，我们往往没有足够的内存来表示数据集中的所有值。如果我们一开始甚至无法创建 dataframe，我们又可以怎样应用节省内存的技术呢？
幸运的是，我们可以在读入数据的同时指定最优的列类型。pandas.read_csv() 函数有几个不同的参数让我们可以做到这一点。dtype 参数接受具有（字符串）列名称作为键值（key）以及 NumPy 类型 object 作为值的词典。
首先，我们可将每一列的最终类型存储在一个词典中，其中键值表示列名称，首先移除日期列，因为日期列需要不同的处理方式。
dtypes = optimized_gl.drop('date',axis=1).dtypes
dtypes_col = dtypes.index
dtypes_type = [i.name for i in dtypes.values]
column_types = dict(zip(dtypes_col, dtypes_type))
# rather than print all 161 items, we'll
# sample 10 key/value pairs from the dict
# and print it nicely using prettyprint
preview = first2pairs = {key:value for key,value in list(column_types.items())[:10]}
import pprint
pp = pp = pprint.PrettyPrinter(indent=4)
pp.pprint(preview)
{ 'acquisition_info': 'category',
'h_caught_stealing': 'float32',
'h_player_1_name': 'category',
'h_player_9_name': 'category',
'v_assists': 'float32',
'v_first_catcher_interference': 'float32',
'v_grounded_into_double': 'float32',
'v_player_1_id': 'category',
'v_player_3_id': 'category',
'v_player_5_id': 'category'}
现在我们可以使用这个词典了，另外还有几个参数可用于按正确的类型读入日期，而且仅需几行代码：
read_and_optimized = pd.read_csv('game_logs.csv',dtype=column_types,parse_dates=['date'],infer_datetime_format=True)
print(mem_usage(read_and_optimized))
read_and_optimized.head()
104.28 MB
上图完整图像详见原文
通过优化这些列，我们成功将 pandas 的内存占用从 861.6MB 减少到了 104.28MB——减少了惊人的 88%！
分析棒球比赛
现在我们已经优化好了我们的数据，我们可以执行一些分析了。让我们先从了解这些比赛的日期分布开始。
optimized_gl['year'] = optimized_gl.date.dt.year
games_per_day = optimized_gl.pivot_table(index='year',columns='day_of_week',values='date',aggfunc=len)
games_per_day = games_per_day.divide(games_per_day.sum(axis=1),axis=0)
ax = games_per_day.plot(kind='area',stacked='true')
ax.legend(loc='upper right')
ax.set_ylim(0,1)
plt.show()
我们可以看到在 1920 年代以前，星期日的棒球比赛很少，但在上个世纪后半叶就变得越来越多了。
我们也可以清楚地看到过去 50 年来，比赛的日期分布基本上没什么大变化了。
让我们再看看比赛时长的变化情况：
game_lengths = optimized_gl.pivot_table(index='year', values='length_minutes')
game_lengths.reset_index().plot.scatter('year','length_minutes')
plt.show()
从 1940 年代以来，棒球比赛的持续时间越来越长。
总结和下一步
我们已经了解了 pandas 使用不同数据类型的方法，然后我们使用这种知识将一个 pandas dataframe 的内存用量减少了近 90%，而且也仅使用了一些简单的技术：
将数值列向下转换成更高效的类型
将字符串列转换成 categorical 类型
左手Python，右手Java，升职就业不愁啦！
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来源：机器之心当使用 pandas 操作小规模数据（低于 100 MB）时，性能一般不是问题。而当面对更大规模的数据（100 MB 到数 GB）时，性能问题会让运行时间变得更漫长，而且会因...
pandas 是一个 Python 软件库，可用于数据操作和分析。数据科学博客 Dataquest.io 发布了一篇关于如何优化 pandas 内存占用的教程：仅需进行简单的数据类型转换，就能够将一个棒球比赛数据集的内存占用减少了近 90%，机器之心对本教程进行了编译介绍。
当使用 pandas 操作小规模数据（低于 100 MB）时，性能一般不是...
pandas 详细介绍1
pandas官网1.1 官网1.2 其他可用网站2
pandas 概要介绍3
pandas之Series3.1 常用属性3.2 常见函数4
pandas之DataFrame4.1 常用属性4.2 常见函数5
pandas之其他函数
1
pandas官网
1.1 官网
https://
pandas.pydata.org/
1.2 其他可用网站
2
pandas 概要介绍
Pandas 库是一个免费、开源的第三方
Python 库，是
Python 数据分析必不可少的工具之一。
大家好，又是新的一周。大家一般会用
Pandas模块来对数据集进行进一步的分析与挖掘关键信息，但是当我们遇到数据集
特别特别大的时候，
内存就会爆掉，今天我就来分享几个技巧，来帮助你避免遇到上述提到的这个情况。
注：文末提供技术交流群
read_csv()方法当中的chunksize参数
read_csv()方法当中的chunksize参数顾名思义就是对于超大csv文件，我们可以分块来进行读取，例如文件当中有7000万行的数据，我们将chunksize参数设置为100万，每次分100万来分批读取，代码如下
pandas简介
pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近，其区别是：List中的元素可以是不同...
工作原因需要处理一批约30G左右的CSV数据，数据量级不需要hadoop的使用，同时由于办公的本本
内存较低的缘故，需要解读取数据时
内存不足的原因。
操作流程：
方法与方式:首先是读取数据，常见的csv格式读取时一次性全部读取进来， 面对数据量较大(本次3亿条实车数据)时，需要分批并且有选择性的读取后 提取有效信息 删除冗余信息并清理
内存。
同时，为了使处理数...
for dtype in ['float64','int64','object']:
selected_dtype = g1.select_dtypes(include = [dtype])
mean_usage_b = selected_dtype.memory_usa.
Pandas 是一个基于 NumPy 的开源数据处理库，它提供了用于数据分析的数据结构和函数。Pandas 可以操作多种数据库，包括 CSV、Excel、SQL 等等。下面是一些 Pandas 数据库操作的常见用法：
1. 读取 CSV 文件：使用 `read_csv()` 函数来读取 CSV 文件。例如：`df = pd.read_csv('filename.csv')`。
2. 读取 Excel 文件：使用 `read_excel()` 函数来读取 Excel 文件。例如：`df = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name='Sheet1')`。
3. 读取 SQL 数据库：使用 `read_sql()` 函数来读取 SQL 数据库中的数据。例如：`df = pd.read_sql('SELECT * FROM table_name', connection_object)`。
4. 写入 CSV 文件：使用 `to_csv()` 函数将数据写入 CSV 文件。例如：`df.to_csv('filename.csv', index=False)`。
5. 写入 Excel 文件：使用 `to_excel()` 函数将数据写入 Excel 文件。例如：`df.to_excel('filename.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False)`。
6. 写入 SQL 数据库：使用 `to_sql()` 函数将数据写入 SQL 数据库。例如：`df.to_sql('table_name', connection_object, if_exists='replace')`。
7. 数据合并：使用 `merge()` 函数将两个数据框按照某个共同列合并。例如：`pd.merge(df1, df2, on='key')`。
8. 数据过滤：使用布尔索引来筛选数据。例如：`df[df['column_name'] > 0]`。
9. 数据分组：使用 `groupby()` 函数按照某个列分组。例如：`df.groupby('column_name').mean()`。
10. 数据统计：使用 `describe()` 函数来查看数据的统计信息。例如：`df.describe()`。
