Mastering Data Size Reduction: Трюки Python для работы с массивными массивами данных

Укрощение колоссальных массивов данных – задача профессионала в области обработки данных. В этом руководстве вы познакомитесь с чарующими методами Python для изящного управления большими массивами данных. Анализируете ли вы тенденции фондового рынка, медицинские записи или поведение клиентов, победа над размером данных – это первый шаг к величию данных.

Дилемма данных

Почему вас должно волновать уменьшение размера данных? Представьте себе гору книг – это сложно! Большие массивы данных могут замедлять анализ, съедать память и увеличивать затраты. Уменьшение размера данных означает ускорение анализа, снижение расхода памяти, экономию средств и ускорение работы модели.

Оптимизация типов данных

Уменьшение нагрузки на числовые столбцы

Числовые столбцы могут занимать много памяти. Преобразование столбцов float64 в float32 или float16 позволяет экономить память, сохраняя важную информацию.

import pandas as pd

df = pd.read_csv('big_data.csv')
df['price'] = df['price'].astype('float32')

Облегченные категориальные столбцы

Категориальные столбцы с малой кардинальностью также могут занимать много памяти. Чтобы сократить расход памяти, преобразуйте их к типам int8 или category.

df['category'] = df['category'].astype('int8')

Путешествие во времени: Эффективная работа со столбцами с датой

Колонки с датами могут занимать много места. Оптимизируйте их, используя datetime64 для дат и timedelta для временных интервалов.

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['duration'] = pd.to_timedelta(df['duration'])

Методы компрессии

Библиотеки сжатия данных

Сжатие данных подобно сжатию свитера. Для эффективного сжатия данных используйте такие библиотеки Python, как zlib, bzip2 или gzip.

import zlib

compressed_data = zlib.compress(original_data)

Использование колоночных форматов данных (Parquet, Pickle, Feather и др.)

Хранение данных в столбцовых форматах по своей природе обеспечивает сжатие данных при сохранении производительности запросов. Каждый формат имеет свои преимущества:

• Parquet: Столбцовый формат, идеально подходящий для аналитических запросов. Он обеспечивает превосходное сжатие и поддерживает вложенные структуры данных.
• Pickle: Собственный формат сериализации Python. Хотя он не так эффективен с точки зрения занимаемого пространства, как некоторые другие, он универсален и поддерживает сложные объекты Python.
• Feather: Формат, разработанный для достижения максимальной скорости и эффективности. Он особенно полезен для обмена данными между Python и R.

import pickle
import pandas as pd

# Example 1 (Parquet)
df.to_parquet('data.parquet')

# Example 2 (Pickle)
with open('data.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(data, f)

# Example 3(Feather)
df.to_feather('data.feather')

Выборка данных: Навигация по океану данных

Сила выборки данных

При исследовании больших массивов данных начинайте со случайной выборки, чтобы получить необходимые сведения. После того как вы разгадаете код, примените полученные результаты ко всему набору данных.

sample_df = df.sample(frac=0.1)  # A 10% random sample

Работа с разреженными данными: Максимальное использование пустого пространства

При работе с большими массивами данных могут возникать ситуации, когда значительная часть данных содержит нулевые или отсутствующие значения. Эти нули представляют собой пустую или отсутствующую информацию, и их эффективное хранение может иметь решающее значение для экономии памяти и повышения производительности вычислений. Именно здесь на помощь приходит обработка разреженных данных.

Понимание разреженности данных

Под разреженностью понимается свойство набора данных, в котором большое число элементов равно нулю или пусто. Во многих реальных наборах данных, особенно в таких областях, как рекомендательные системы, обработка естественного языка и сетевой анализ, разреженность является общей характеристикой. Рассмотрим матрицы взаимодействия пользователя с элементом в рекомендательных системах, где большинство пользователей не взаимодействовали с большинством элементов, в результате чего матрицы получаются разреженными.

Разреженные матрицы позволяют эффективно представлять и хранить такие наборы данных, сохраняя только ненулевые или непустые элементы вместе с их индексами. Такое представление значительно сокращает расход памяти по сравнению с плотными матрицами, в которых каждый элемент хранится независимо от того, является ли он нулевым.

from scipy.sparse import csr_matrix

data = [[1, 0, 0, 0],
        [0, 0, 2, 0],
        [0, 3, 0, 0]]

# Convert the dense matrix to a sparse matrix
sparse_matrix = csr_matrix(data)

Фильтрация данных: Отделение алмазов от шероховатостей

Выявление и удаление нерелевантных столбцов

Не используйте “мертвый груз”. Удалите столбцы, которые не вносят существенного вклада в анализ или моделирование.

df = df.drop(columns=['unnecessary_column'])

Потоковая передача и разбиение на части: Нарезка больших массивов данных

Обработка данных в виде кусочков

При работе с исключительно большими массивами данных, которые не могут поместиться в памяти компьютера, неоценимую помощь оказывает стратегия потоковой обработки и разбиения на фрагменты. Она предполагает разбиение данных на управляемые “куски” или порции и их последовательную обработку.

import pandas as pd

chunk_size = 10000
chunks = pd.read_csv('big_data.csv', chunksize=chunk_size)

for chunk in chunks:
    # process_chunk is function with operation for each chunk
    process_chunk(chunk) 

Параллельная обработка: Искусство многопоточности

Использование возможностей параллельной обработки данных

Параллельная обработка – это технология, позволяющая одновременно использовать несколько вычислительных ресурсов для ускорения анализа и обработки данных. Она особенно полезна, когда у вас есть доступ к многоядерному процессору или кластеру машин.

import dask.dataframe as dd

# Create a Dask DataFrame with 4 partitions
ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=4)

# Perform operations like groupby and mean in parallel
result = ddf.groupby('category_column').mean().compute()

Заключение

Эффективное уменьшение размера данных – важнейший навык для специалистов, работающих с огромными массивами данных. При выборе методов уменьшения размера данных необходимо учитывать особенности оборудования, цели анализа и целостность данных. Каждая стратегия имеет свои уникальные преимущества и подходит для конкретных случаев использования.

Используя эти стратегии Python и подробные примеры, вы сможете победить проблемы, связанные с размером данных, и начать путь к более эффективному анализу данных и развертыванию моделей. Если вы разгадываете тайны финансовых данных, расшифровываете медицинские записи или решаете другие головоломки, оптимизация размера данных станет вашим надежным спутником в мире исследования данных.