Эффективное управление большими комбинациями в Polars без перегрузки оперативной памяти

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Подход к решению задачи
Пример реализации
Дополнительные рекомендации

Вопрос или проблема

У меня есть список из n значений (в моем случае n=19), и я хочу сгенерировать все возможные комбинации этих значений. Моя цель — использовать каждую комбинацию в качестве фильтра для DataFrame Polars, перебирать комбинации, выполнять некоторые функции и сохранять результаты в новый DataFrame.

Однако, поскольку n=19, это приводит к 19! комбинациям, что превышает объем моей оперативной памяти. Перебирать такое большое количество комбинаций нецелесообразно из-за ограничений по памяти.

Как я могу эффективно обработать эти вычисления, не потребляя слишком много оперативной памяти? Есть ли способ либо снизить использование памяти, либо обрабатывать данные итеративно, не загружая все в память одновременно? Есть ли предложения по оптимизации этого рабочего процесса с помощью Polars?

Мой текущий подход:

import polars as pl
import itertools

states = ["a", "b", "c", "d"]

df = pl.DataFrame({
    "ID": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
    "state": ["b", "b", "a", "d", "a", "b", "c", "d", "c", "d"],
    "Value": [3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30],
})

all_combinations = []

for r in range(1, len(states)+1):
    all_combinations.extend(itertools.combinations(states, r))

def foo(df):
    return (
        df
    )

new_rows = []

for i in range(len(all_combinations)):
    df_filtered = df.filter(pl.col("state").is_in(all_combinations[i]))
    df_func = foo(df_filtered)
    x = df_func.shape[0]
    new_rows.append({"loop_index": i, "shape": x})
    
df_final = pl.DataFrame(new_rows)
df_final

Ответ или решение

Для эффективной обработки большого количества комбинаций в Polars, не перегружая оперативную память, важно использовать подходы, позволяющие минимизировать объем данных, которые хранятся в памяти одновременно. По заданной вами проблеме, генерация 19! комбинаций является крайне неэффективной и потребляет огромный объем RAM. Тем не менее, существуют способы обработки комбинаций итеративно и оптимизации рабочего процесса с Polars.

Подход к решению задачи

Итеративное создание комбинаций: Вместо того, чтобы генерировать все комбинации сразу, вы можете обрабатывать их по одной или небольшими группами. Это сильно снизит нагрузку на память.
Использование генераторов: Вместо хранения всех комбинаций в списке, используйте генератор для создания комбинаций. Это позволит сгенерировать комбинации по мере необходимости, а не загружать их все в память одновременно.
Оптимизация функции обработки: Убедитесь, что ваша функция обработки данных (foo) оптимизирована для работы с большими наборами данных.
Сохраняйте результаты частями: Вместо того, чтобы сохранять все результаты в одном DataFrame в памяти, рассмотрите возможность их сохранения в файл или базу данных после обработки каждой комбинации или группы комбинаций.

Пример реализации

Ниже приводится пример, как можно реализовать данный подход в Polars:

import polars as pl
import itertools

# Создаем данные
states = ["a", "b", "c", "d"]

df = pl.DataFrame({
    "ID": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
    "state": ["b", "b", "a", "d", "a", "b", "c", "d", "c", "d"],
    "Value": [3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30],
})

# Функция для обработки DataFrame
def foo(df):
    # Здесь вы можете добавить необходимую логику обработки
    return df

# Генерация комбинаций и обработка
new_rows = []
for r in range(1, len(states) + 1):
    for combination in itertools.combinations(states, r):
        df_filtered = df.filter(pl.col("state").is_in(combination))

        # Применяем функцию
        df_func = foo(df_filtered)

        # Сохраняем размер результата
        x = df_func.shape[0]
        new_rows.append({"combination": combination, "shape": x})

# Создаем итоговый DataFrame
df_final = pl.DataFrame(new_rows)

# Отображаем результаты
print(df_final)

Дополнительные рекомендации

Управление памятью: Рассмотрим использование pl.scan_csv для работы с большими объемами данных, если основной источник данных — это CSV файл.
Параллелизация: Если у вас есть возможность, рассмотрите использование многопоточности (например, с помощью concurrent.futures), чтобы ускорить процесс обработки, разбив комбинации на несколько потоков.
Профилирование производительности: При реализации решений протестируйте производительность вашей функции foo и самого цикла обработки. Это поможет выявить узкие места и оптимизировать обработку.

Следуя этим рекомендациям, вы сможете эффективно обрабатывать большое количество комбинаций в Polars, не перегружая оперативную память.