pandas大数据处理内存不足

接下来为大家讲解pandas大数据处理内存不足，以及pandas大数据分析涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、pandas读取大文件csv方法
• 2、pandas中read_excel问题
• 3、数据太多而无法使用?快试试这个Kaggle大数据集高效访问教程
• 4、如何处理大数据查询,将近1000万的数据
• 5、已解决MemoryError异常的正确解决方法,亲测有效!!!
• 6、pyspark中RDD一些函数的解释

pandas读取大文件csv方法

1、读取csv文件首先，你需要找到文件的确切位置，可以是绝对路径（完整路径）或相对路径（与当前文件在同一目录）。

2、读取CSV文件后，可以使用`head（）`函数查看文件的前五行，方便数据检查。如果CSV文件位于网络资源中，可以将URL直接传递给`read_csv（）`函数，无需本地文件。此外，Pandas默认将CSV文件的第一行视为列标题，但如果需要自定义标题名称，可以通过指定`names`参数来实现。

3、如果文件是gbk编码的，你需要在read_csv函数中明确指定encoding参数，如encoding=gbk。值得注意的是，某些编辑器，例如eric4，可能默认不支持中文显示，这时需要在编辑器的偏好设置中将其编码设置为utf-8，以便正确显示中文内容。在使用pandas读取csv文件时，不仅限于设置编码，还有更多选项可供调整。

pandas中read_excel问题

1、首先，需要导入pandas库，这是使用其功能的基石。接下来，通过pandas的read_excel函数，指定Excel文件的路径（如data.xlsx）和工作表名称（默认为第一个，如Sheet1），即可轻松获取DataFrame对象，这是pandas处理数据的基本单元。一旦数据加载到DataFrame中，你可以对其进行一系列处理。

2、在read_excel里面添加一个header = None。要不pandas会默认把excel里的第一行当成是列名，比如说你这里就是把第一行的“5”当成是列名了，所以会从第二行再开始算数据项，所以只会读出来74行数据。

3、Python的pandas库在数据处理中大显身手，这里仅以读取xlsx文件为例。若遇到找不到文件，文件不存在，no such file or directory的问题，首先要确保pandas已安装。在终端中，通过输入`pip list`检查，如未安装，执行`pip install pandas`进行安装。

4、在Python中，Pandas库提供了两种高效的方法来读取Excel文件：pd.ExcelFile和pd.read_excel。它们的功能各异，但都是数据处理中的重要工具。首先，pd.ExcelFile主要用于一次性加载整个Excel工作簿。

数据太多而无法使用?快试试这个Kaggle大数据集高效访问教程

**Pandas**：Pandas是最常用的数据集读取方法，功能丰富且使用灵活。在读取大型数据集时，Pandas会根据数据类型推断列的数据类型，可能会占用大量内存。为避免内存损耗，可以基于先验知识或样品检查预定义列数据的最佳数据类型。 **Dask**：Dask提供并行处理框架，扩展了Pandas的工作流，类似于Spark。

相比之下，Kaggle和DataCastle提供的赛题往往直接给出匿名特征的样本，这使得竞赛更加注重算法和模型的构建能力。就数据量而言，天池的离线赛数据量较Kaggle略小，适合硬件配置要求较低的参赛者。而天池的平台赛数据量通常更大，这增加了比赛的公平性与可靠性。

如果在这个指令中忽略nrows=10指令，则读取跳过100行之后的所有数据。 预先指定读入的列，缩小加载范围 不同的数据类型占用了不同大小的空间，对于尚未读取的数据，可以提前指定类型（dtype）；对于已经读入的数据，通过astype方法修改成占空间更小的数据类型。

大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。个人无法查询。

学习数据处理和分析工具：掌握大数据处理框架如 Apache Hadoop 和 Spark。Hadoop 是一个开源框架，能够分布式处理大数据集，使用简单的编程模型。Apache Spark 则提供了更高效的内存计算功能，适用于迭代算法和实时数据处理。

我也去答题访问个人页 关注 展开全部 围墙里的大数据注定成为死数据。大数据需要开放式创新，从数据的开放、共享和交易，到价值提取能力的开放，再到基础处理和分析平台的开放，让数据如同血液在数据社会的躯体中长流，滋润数据经济，让更多的长尾企业和数据思维创新者产生多姿多彩的化学作用，才能创造大数据的黄金时代。

如何处理大数据查询,将近1000万的数据

1、使用索引 索引是一种数据结构，它可以加速数据查询速度。在MySQL中，可以通过创建索引来优化查询性能。建议在数据量较大的表中使用索引，以加速数据查询和统计的速度。

2、不能只看数据量。还要考虑是否实时、这个查询是否涉及分析、专门算法、你现在所会的技术。如果不考虑实时性，几大关系数据库也能满足1000万行的数据查询。如果涉及简单的分析，又擅长python，可以用python的pandas轻松处理。如果涉及算法，又以后有很多个Tb，那长远看，搭建个小型的hadoop也未尝不可。

3、可以通过银行手机银行里边***一栏，去里面查询***，在最近的时间段内的消费记录。关注银行公众号，选择***在里面查询账单。去附近的银行网点，带上身份证和***去打印账单流水。

4、索引是一种数据结构，可用于加速大型数据集的搜索。在MySQL中，使用索引可以加快数据检索的速度。对于查询数据表的频繁操作，尽可能减少表扫描，使用索引查询，可以提高MySQL的查询性能。使用索引需要注意以下几点：合理选择索引类型 MySQL中有多种索引类型，例如B+树索引、哈希索引等。

已解决MemoryError异常的正确解决方法,亲测有效!!!

在内存不足的环境下，要解决MemoryError，可以从以下几个方面着手：优化内存使用：检查代码，减少一次性加载的数据量，如Pandas读取CSV文件时使用chunksize参数。选择高效数据结构：考虑使用内存效率更高的数据结构，如Pandas的Categorical类型。

非检测异常不遵循处理或声明规则。在产生此类异常时，不一定非要***取任何适当操作，编译器不会检查是否已解决了这样一个异常。例如：一个数组为3个长度，当你使用下标为３时，就会产生数组下标越界异常。这个异常JVM不会进行检测，要靠程序员来判断。有两个主要类定义非检测异常：RuntimeException和Error。

pyspark中RDD一些函数的解释

RDD（弹性分布式数据集）是Spark的基本数据抽象层，它允许用户在分布式计算环境中执行数据处理任务。其中，aggregate（zeroValue，seqOp，combOp）函数用于聚合操作，其中`seqOp`和`combOp`分别对各个分区内的数据进行序列化和合并操作。

大数据Spark框架 6：RDD的基础解析Spark框架的核心组件之一是RDD（弹性分布式数据集），它在交互流程中扮演重要角色。PySpark与Spark的交互可通过三种模式：在Spark集群上运行的cluster模式，以及在Yarn集群上的client模式。不论是哪种模式，PySpark都作为用户与Spark程序的桥梁。

PySpark 是一个用于处理大规模数据的引擎，基于 Scala 编写，运行在 Java 虚拟机上。其核心是 Spark，提供并行处理与内存内计算功能。Spark 的并行处理能力源于 Scala，使其在大数据集转换方面表现出色。在集群模式下，Spark 通过 MapReduce 框架实现任务并行。

RDD作为数据结构，是分布式内存数据的抽象，具有容错性，支持并行数据处理。RDD操作分为转换和动作两类，转换操作如map、flatMap、filter等是延迟执行的，动作操作如collect、foreach等触发计算。此外，Spark 6后引入了Dataset接口，提供DataFrame API，接近数据库表，支持更丰富的数据操作和SQL查询。

Spark DataFrame在PySpark SQL中提供了一个数据抽象层，它在Spark中表示为分布式的行***，类似于关系型数据库的表或带有列头的Excel表格。DataFrame具有以下特点：不可变性：一旦创建了RDD或DataFrame，就不能更改，只能通过Transformation生成新的。惰性评估：只有在执行Action时才会触发Transformation的执行。

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