pandas处理较大数据量级的方法 - chunk,hdf,pkl

前情提要:

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，为了使处理数据时效率更高，将整理好的数据实时读取进来以后，保存成快速且可读的数据形式另行存储。然后释放内存并读取下一批数据直到整个流程结束

下面是操作代码:

#import pickle # pkl存储与 hdf5存储
import pandas as pd
# 释放内存
import gc
reader = pd.read_csv(r'E:\VEH_GBK_2019-01-01.csv', encoding='gbk',iterator=True,low_memory=False,usecols=[0,1,2,4])
title_mc=['location','vid','上报时间','充电状态']

loop = True
chunkSize = 1000000
ans_vid={}
location_list=['上海','重庆','广东','北京']
for i in location_list:
    ans_vid[i]=[]

while loop:
    try:
        chunk = reader.get_chunk(chunkSize)
        chunk.columns=title_mc;
        chunk['充电状态']=chunk['充电状态'].astype(str)
        chunk['location']=chunk['location'].astype(str)
        for i in location_list:
            temp=chunk[chunk['location'].str.contains(i)]
            if temp[(temp['充电状态']=='1.0') | (temp['充电状态']=='4.0')].empty==False:
                ans_vid[i].append(temp[(temp['充电状态']=='1.0') | (temp['充电状态']=='4.0')])
                del temp
                gc.collect()

        del chunk
        gc.collect()

    except StopIteration:
        loop = False
        print ("Iteration is stopped.")

for i in location_list:
    ans_vid[i]=pd.concat(ans_vid[i])

location_list=['shanghai','chongqing','guangdong','beijing']

for i in location_list:
    ans_vid[i].to_hdf(i+'_charging.h5',key=ans_vid[i],encoding='gbk')

gc.collect()放在del 参数的后面用以及时释放内存。

读取的核心代码是:

reader = pd.read_csv(r'E:\VEH_GBK_2019-01-01.csv', encoding='gbk',iterator=True,low_memory=False,usecols=[0,1,2,4]) # usecols是读取原数据的某几列  chunkSize是分批读取的量级

chunk = reader.get_chunk(chunkSize)

本次读取的存储格式采用的是h5格式即hdf，该种格式易于读取较大数据量级，同时也有一些数据格式可以保存较大的数据量级: pkl ,npy等

推荐h5（保存dataframe）与pkl（保存字典格式），其读取速度更快.易于使用

h5格式调用pandas内置对dataframe的保存即可: 例 df是一个需要保存的较大的dataframe。代码为

 df.to_hdf('123.h5',encoding='gbk'，key='df')

pkl 保存需要先导入pickle ，所需保存的字典为ans_vid， 代码如下

# 导出
output = open('usage_top2veh.pkl', 'wb')
pickle.dump(ans_vid, output)
output.close()
# 导入
pkl_file = open('usage_top2veh.pkl', 'rb')
data2 = pickle.load(pkl_file)
pkl_file.close()