Вопрос или проблема
Я совершенно нов в области науки о данных, и у меня есть проблема, в решении которой мне нужна помощь. У меня есть временные ряды данных (в настоящее время 87 миллионов строк, хотя это число будет расти) с координатами x, y, временной меткой (я использую date_trunc(‘hour’), чтобы улучшить сравнения) и значением, хранящимся в таблице Postgresql. Анализы, которые мне нужно провести на этих данных (найти значение с ближайшей временной меткой для одной или нескольких координат x, y, усреднить значения различными способами и т. д.), не выполняются в Postgres с нужной мне скоростью (в идеале время отклика менее 5 секунд). Поэтому я исследую возможность использования многомерного массива Numpy. Моя проблема многослойная: во-первых, я не имею представления, насколько это хорошая идея, но я готов попробовать и выяснить это. Более важно то, с чем мне нужна помощь, — это как преобразовать данные из 2D табличного формата Postgres в 3D массив numpy.
Данные выглядят примерно так:
x_id y_id approx_time value
4 26 2022-10-14 08:00:00 0.01
4 26 2022-09-03 08:00:00 0.02
...
Есть ли у вас предложения о том, как преобразовать это в массив, который позволит мне проводить необходимые анализы, и вторarily, какие-либо предложения о лучших путях вперед, если массив не приведет меня к нужной мне цели? Заранее спасибо
Вы можете экспортировать данные из базы данных (например, в файл csv) и загрузить его в память, используя numpy (или pandas, что может быть проще, так как это дает вам дополнительные функции и позволяет ссылаться на столбцы, используя имена столбцов вместо индексов). Я не уверен, сколько памяти у вас доступно, но 87 миллионов строк могут превышать то, что может поместиться в память за один раз. В этом случае вы можете использовать разбиение на части или попытаться оптимизировать производительность вашего SQL-запроса (что может быть хорошим первым шагом в любом случае, в зависимости от точной логики, которую вы ищете). Другие библиотеки Python, которые могут быть интересны для работы с большими наборами данных, это polars и dask.
Ответ или решение
Конвертация табличных данных из PostgreSQL в массив NumPy представляет собой важную задачу, особенно учитывая объем ваших данных (87 миллионов строк). В этом ответе мы рассмотрим, как это сделать, а также такие соображения, как оптимизация работы с большими объемами данных и альтернативные подходы.
Шаг 1: Извлечение данных из PostgreSQL
Первым шагом будет извлечение данных из вашей базы данных PostgreSQL. Вы можете использовать библиотеку psycopg2 или SQLAlchemy для подключения и выполнения SQL-запросов. Ниже приведен пример, как извлечь данные с использованием pandas, что упростит дальнейшие манипуляции с данными.
import pandas as pd
import psycopg2
# Параметры подключения
connection = psycopg2.connect(
dbname='your_db_name',
user='your_username',
password='your_password',
host='your_host',
port='your_port'
)
# Запрос на выборку данных
query = "SELECT x_id, y_id, date_trunc('hour', approx_time) AS approx_time, value FROM your_table"
# Чтение данных в DataFrame
df = pd.read_sql_query(query, connection)
# Закрытие соединения
connection.close()Шаг 2: Преобразование данных в массив NumPy
После того как у вас есть данные в формате DataFrame, вы можете легко преобразовать его в массив NumPy. Для этого можно воспользоваться следующей командой:
import numpy as np
# Преобразование DataFrame в NumPy массив
array = df.valuesШаг 3: Структурирование данных в многомерный массив
Если вы хотите создать трехмерный массив NumPy, вам нужно четко определить размерности. Например, если у вас есть фиксированное количество x_id, y_id, и временных меток, вы можете использовать np.reshape для преобразования ваших данных:
# Предположим, что вы знаете уникальные x и y координаты и временные метки
unique_x = df['x_id'].unique()
unique_y = df['y_id'].unique()
unique_times = df['approx_time'].unique()
# Создание трехмерного массива
data_array = np.zeros((len(unique_x), len(unique_y), len(unique_times)))
# Заполнение массива
for index, row in df.iterrows():
x_idx = np.where(unique_x == row['x_id'])[0][0]
y_idx = np.where(unique_y == row['y_id'])[0][0]
t_idx = np.where(unique_times == row['approx_time'])[0][0]
data_array[x_idx, y_idx, t_idx] = row['value']Шаг 4: Альтернативные подходы
Если ваши объемы данных продолжают расти, существует несколько альтернатив:
-
Использование Dask: Библиотека Dask позволяет обрабатывать большие объемы данных, не загружая их полностью в память. Она дает возможность выполнять параллельные вычисления.
import dask.dataframe as dd ddf = dd.read_sql_table('your_table', connection_string='postgresql://user:password@host/dbname') -
Оптимизация SQL запросов: Убедитесь, что ваши SQL запросы оптимизированы. Используйте индексы и правильные типы данных, чтобы ускорить выполнение запросов.
-
Polars: Это библиотека на Rust, которая предлагает высокую производительность для работы с данными и может быть хорошей альтернативой Pandas.
Заключение
Конвертация табличных данных из PostgreSQL в массив NumPy может значительно улучшить скорость последующей обработки данных. Однако важно помнить о размере данных и возможных ограничениях вашей системы. Исследуйте альтернативы для работы с большими объемами данных, такие как Dask или Polars, для достижения оптимальной производительности.
Если вы столкнетесь с дополнительными задачами или требованиями, не стесняйтесь задавать вопросы.