Вопрос или проблема
У меня есть CSV-файл, и я хотел бы внести в него следующие изменения:
df = pandas.read_csv('some_file.csv')
df.index = df.index.map(lambda x: x[:-1])
df.to_csv('some_file.csv')
Это убирает последний символ в индексах и сохраняет файл заново.
У меня несколько проблем с этим решением, так как мой CSV-файл довольно большой (около 500 ГБ).
Во-первых, чтение и запись не очень эффективны, поскольку каждая строка будет полностью перезаписана, что не обязательно, верно?
Кроме того, из-за нехватки оперативной памяти, я открывал CSV-файл частями, используя опцию chunksize в pandas.read_csv. Явно, здесь я не думаю, что это хороший вариант сохранять каждый отдельный кусок и добавлять его в длинный CSV – особенно если я использую многопроцессорность, так как структура CSV будет полностью нарушена.
Существует ли лучшее решение этой проблемы?
Заранее большое спасибо.
Вы можете читать файл построчно, обрабатывать каждую строку и записывать в новый файл построчно, это, вероятно, не самый эффективный способ, но он точно решит проблему с оперативной памятью.
Например:
with open("my_file.csv") as f_in, open("new_file.csv", "w") as f_out:
for line in f_in:
new_line = line # выполните обработку здесь
f_out.write(new_line)
Вместо df.index.map() используйте .str accessor pandas, чтобы срез был векторизирован. Это ускорит обработку каждого кусочка.
Во-первых, чтение и запись не очень эффективны, поскольку каждая строка будет полностью перезаписана, что не обязательно, верно?
Если только элементы вашего индекса не имеют одинаковой длины (чтобы последний символ всегда находился на одинаковом расстоянии от начала строки), я думаю, что перезаписывать каждую строку действительно необходимо. Это одна из неприятных сторон работы с текстовым форматом, таким как CSV.
Я могу ошибаться – возможно, существует более интеллектуальный способ перезаписи CSV-файлов, – но время и усилия на поиск библиотеки, способной это сделать, и затем интеграция этой библиотеки с pandas, вероятно, будут больше, чем время, необходимое для обработки файла объемом 500 ГБ традиционным способом.
Я предлагаю читать только индексы из CSV-файла, вносить в них изменения и копировать их обратно, вместо чтения всего CSV-файла.
Вы можете сделать это с помощью:
df = pd.read_csv("sample.csv", names=column_names)
Ответ или решение
Изменить большой CSV-файл с помощью Pandas можно более эффективно, следуя определенным стратегическим шагам. Работа с файлами такого объема, как 500GB, предъявляет особые требования к ресурсам и времени обработки. Давайте рассмотрим подходы, которые помогут оптимизировать процесс.
Шаги для эффективного изменения CSV-файла:
F — Фокус на задаче
Основная цель — удаление последнего символа из индексов и сохранение измененного файла. Поскольку файл очень большой, традиционное чтение всего файла в память и запись обратно будет неэффективным.
O — Оригинальность решения
Использование строки .str аксессора в Pandas позволит векторизовать операцию нарезки индексов, что ускорит обработку. Однако, это все еще не решает проблемы с памятью, поэтому предлагается использовать обработку файла построчно.
R — Решение
Используйте Python для построчной обработки файла. Этот метод будет медленнее, но он решает проблемы с выделением памяти.
with open('some_file.csv', 'r') as f_in, open('new_file.csv', 'w') as f_out:
header = f_in.readline() # Сначала записываем заголовок
f_out.write(header)
for line in f_in:
fields = line.split(',') # Разделяем строку на поля
index = fields[0][:-1] # Удаление последнего символа индекса
new_line = ','.join([index] + fields[1:]) # Объединяем и записываем строку
f_out.write(new_line)Этот код построчно читает оригинальный файл, изменяет индекс и записывает его в новый файл. Это решает проблему с памятью и остаточной структурой данных.
E — Документы
В качестве оптимизации, рассмотрите возможность разделения вашего файла на более мелкие сегменты до обработки. Это может помочь управлять памятью более эффективно, если существуют практическое обоснование и ограничения в инфраструктуре.
S — Специфика
Так как формат CSV текстовый, оптимизировать запись отдельно взятых байт без переписывания всей строки практически невозможно. Убедитесь, что индекс всегда в первой колонке и равномерно распределен по строкам.
T — Технологии и интеграция
С пользой применяйте инструменты управления данными, такие как Dask, для работы с крупными файлами. Dask может обработать данные, распределенные по множеству узлов, и поддерживает операции, знакомые пользователям Pandas.
Оптимизация SEO
Поскольку вы ищете решение для "эффективного изменения большого CSV-файла с помощью Pandas", убедитесь, что ваше решение присутствует на таких платформенных ресурсах, как GitHub и публичные блоги на технические темы. Включайте ключевые слова в заголовки и описания кода.
Процесс изменения больших файлов требует разбора и анализа каждой стоящей проблемы, и рекомендуемые методы являются профессионально признанными и практически применимыми для работы с большими объемами данных.