本文作者：hhh5460
大数据分析，内存不够用怎么办？
当然，你可以升级你的电脑为超级电脑。
另外，你也可以采用硬盘操作。
本文示范了硬盘操作的一种可能的方式。
本文基于：win10(64) + py3.5
本人电脑配置：4G内存
说明：
数据大小：5.6G
数据描述：自2010年以来，纽约的311投诉
数据来源：纽约开放数据官网(NYC's open data portal)
数据下载：https://data.cityofnewyork.us/api/views/erm2-nwe9/rows.csv?accessType=DOWNLOAD
import pandas as pd import time '''python大数据分析工作流程''' # 5G大数据文件，csv格式 reader = pd.read_csv('311_Service_Requests_from_2010_to_Present.csv', iterator=True, encoding='utf-8') # HDF5格式文件支持硬盘操作，不需要全部读入内存 store = pd.HDFStore('311_Service_Requests_from_2010_to_Present.h5') # 然后用迭代的方式转换.csv格式为.h5格式 chunkSize = 100000 i = 0 while True: try: start = time.clock() # 从csv文件迭代读取 df = reader.get_chunk(chunkSize) # 去除列名中的空格 df = df.rename(columns={c: c.replace(' ', '') for c in df.columns}) # 转换为日期时间格式 df['CreatedDate'] = pd.to_datetime(df['CreatedDate']) df['ClosedDate'] = pd.to_datetime(df['ClosedDate']) # 感兴趣的列 columns = ['Agency', 'CreatedDate', 'ClosedDate', 'ComplaintType', 'Descriptor', 'TimeToCompletion', 'City'] # 不感兴趣的列 columns_for_drop = list(set(df.columns) - set(columns)) df.drop(columns_for_drop, inplace=True, axis=1, errors='ignore') # 转到h5文件 # 通过指定data_columns，建立额外的索引器，可提升查询速度 store.append('df', df, data_columns = ['ComplaintType', 'Descriptor', 'Agency']) # 计时 i += 1 end = time.clock() print('{} 秒: completed {} rows'.format(end - start, i * chunksize)) except StopIteration: print("Iteration is stopped.") break # 转换完成之后，就可以选出想要进行数据分析的行，将其从硬盘导入到内存，如： # 导入前三行 #store.select('df', "index<3") # 导入 ComplaintType, Descriptor, Agency这三列的前十行 #store.select('df', "index<10 & columns=['ComplaintType', 'Descriptor', 'Agency']") # 导入 ComplaintType, Descriptor, Agency这三列中满足Agency=='NYPD'的前十行 #store.select('df', "columns=['ComplaintType', 'Descriptor', 'Agency'] & Agency=='NYPD'").head(10) # 导入 ComplaintType, Descriptor, Agency这三列中满足Agency IN ('NYPD', 'DOB')的前十行 #store.select('df', "columns=['ComplaintType', 'Descriptor', 'Agency'] & Agency IN ('NYPD', 'DOB')")[:10] # ====================================== # 下面示范一个groupby操作 # 说明：由于数据太大，远超内存。因此无法全部导入内存。 # ====================================== # 硬盘操作：导入所有的 City 名称 cities = store.select_column('df','City').unique() print("\ngroups:%s" % cities) # 循环读取 city groups = [] for city in cities: # 硬盘操作：按City名称选取 group = store.select('df', 'City=%s' % city) # 这里进行你想要的数据处理 groups.append(group[['ComplaintType', 'Descriptor', 'Agency']].sum()) print("\nresult:\n%s" % pd.concat(groups, keys = cities)) # 最后，记得关闭 store.close()
附：
运行过程中出现了一个错误
把上面的：
# 转到h5文件 # 通过指定data_columns，建立额外的索引器 store.append('df', df, data_columns = ['ComplaintType', 'Descriptor', 'Agency'])
改为：
# 转到h5文件 # 通过指定data_columns，建立额外的索引器 # 通过指定min_itemsize，设定存储混合类型长度 store.append('df', df, data_columns = ['ComplaintType', 'Descriptor', 'Agency'], min_itemsize = {'values': 50})
关于min_itemsize详情，见：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html#storing-types
参考：
https://plot.ly/python/big-data-analytics-with-pandas-and-sqlite/
http://stackoverflow.com/questions/14262433/large-data-work-flows-using-pandas
http://python.jobbole.com/84118/
本文转自罗兵博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/hhh5460/p/5601508.html
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