如何将大于 RAM 限制的 gzip 文件导入 Pandas DataFrame？ 《杀戮9》用HDF5？

Posted 2023-03-11

【中文标题】如何将大于 RAM 限制的 gzip 文件导入 Pandas DataFrame？ 《杀戮9》用HDF5？

【英文标题】：How to import a gzip file larger than RAM limit into a Pandas DataFrame? "Kill 9" Use HDF5?

【发布时间】：2016-11-23 03:59:42

【问题描述】：

我有一个大约 90 GB 的 gzip。这完全在磁盘空间内，但远大于 RAM。

如何将其导入熊猫数据框？我在命令行中尝试了以下操作：

# start with Python 3.4.5
import pandas as pd
filename = 'filename.gzip'   # size 90 GB
df = read_table(filename, compression='gzip')

然而，几分钟后，Python 以Kill 9 关闭。

定义数据库对象df后，我打算将它保存到HDF5中。

这样做的正确方法是什么？我怎样才能使用pandas.read_table() 来做到这一点？

【参考方案1】：

我会这样做：

filename = 'filename.gzip'      # size 90 GB
hdf_fn = 'result.h5'
hdf_key = 'my_huge_df'
cols = ['colA','colB','colC','ColZ'] # put here a list of all your columns
cols_to_index = ['colA','colZ'] # put here the list of YOUR columns, that you want to index
chunksize = 10**6               # you may want to adjust it ... 

store = pd.HDFStore(hdf_fn)

for chunk in pd.read_table(filename, compression='gzip', header=None, names=cols, chunksize=chunksize):
    # don't index data columns in each iteration - we'll do it later
    store.append(hdf_key, chunk, data_columns=cols_to_index, index=False)

# index data columns in HDFStore
store.create_table_index(hdf_key, columns=cols_to_index, optlevel=9, kind='full')
store.close()

【讨论】：

谢谢！您根据脚本是否崩溃（如上）调整chunksize 参数？

@JianguoHisiang，是的，您可以做出有根据的猜测...例如，如果您的服务器有 32GB 的 RAM 和 1M (10**6) 行 DF 需要 1GB - 您可以将其增加到 20M (2 * 10**7) 并对其进行测试并检查它是否会给您带来速度优势...

输入文件filename.gzip 没有标题。 cols_to_index 指的是必须已经在数据框中标记的列，对吗？要为无标题的 gzip 文件执行此操作，您是否需要在上面的 pd.read_table() 处为每次迭代中的数据列编制索引？那可能效率低下……

@JianguoHisiang，我已经更新了我的答案-请检查

@JianguoHisiang，请打开一个新问题，用一个小的可重现样本数据集描述这个问题