Пропустить до содержимого
CodeMDD.io | Coding Tutorials

Как легко разбить датафрейм на части: обучающий материал о pandas

[

Введение

В этом уроке мы рассмотрим, как разделить фрейм данных в pandas на несколько частей, называемых “чанками”. Разделение фрейма данных на чанки может быть полезно при работе с большими наборами данных, когда требуется обрабатывать данные порциями для оптимизации памяти или выполнения сложных аналитических задач.

Резюме

В этом уроке мы узнаем, как разделить фрейм данных на чанки в pandas, используя функциональность, предоставляемую библиотекой. Мы рассмотрим различные подходы и варианты, позволяющие разделить фрейм данных на равные или неравные части. Кроме того, мы рассмотрим примеры кода и обсудим возможные применения разделения фрейма данных на чанки.

1. Разделение фрейма данных на чанки равного размера

Одним из подходов к разделению фрейма данных на чанки является равномерное разделение на равные части. Для этого мы можем использовать метод np.array_split() из библиотеки NumPy.

import pandas as pd
import numpy as np


# Создание фрейма данных
df = pd.DataFrame({'A': range(1, 11), 'B': range(11, 21)})


# Разделение на чанки равного размера
chunks = np.array_split(df, 3)

В данном примере мы создаем фрейм данных df, состоящий из двух столбцов A и B с десятью строками. Затем мы используем функцию np.array_split() для разделения фрейма данных на три чанка равного размера. Результатом будет список из трех фреймов данных, каждый из которых содержит по три строки.

2. Разделение фрейма данных на чанки с помощью цикла

Если мы хотим разделить фрейм данных на чанки неравного размера, мы можем использовать цикл for и метод iloc[] для выбора нужных строк.

import pandas as pd


# Создание фрейма данных
df = pd.DataFrame({'A': range(1, 11), 'B': range(11, 21)})


# Определение размера чанка
chunk_size = 3


# Разделение на чанки неравного размера
chunks = [df[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(df), chunk_size)]

В этом примере мы создаем фрейм данных df аналогично предыдущему примеру. Затем мы определяем размер чанка равным трём строкам. С помощью цикла мы выбираем каждые три строки и создаем список фреймов данных, представляющих собой чанки фрейма данных.

3. Использование метода grouper()

Еще одним способом разделения фрейма данных на чанки является использование метода grouper() из библиотеки pandas.

import pandas as pd


# Создание фрейма данных
df = pd.DataFrame({'A': range(1, 11), 'B': range(11, 21)})


# Определение размера чанка
chunk_size = 3


# Разделение на чанки с помощью метода grouper()
chunks = [chunk for _, chunk in df.groupby(pd.Grouper(key='index', freq=f'{chunk_size} rows'))]

В данном примере мы снова создаем фрейм данных df с двумя столбцами и десятью строками. Затем мы определяем размер чанка равным трём строкам. Используя метод groupby() и pd.Grouper(), мы разбиваем фрейм данных на чанки по указанному размеру.

4. Использование метода split() для разделения

Pandas также предоставляет метод split() для разделения фрейма данных на чанки с помощью заданного условия.

import pandas as pd


# Создание фрейма данных
df = pd.DataFrame({'A': range(1, 11), 'B': range(11, 21)})


# Определение условия разделения
condition = [0, 4, 7, 9, 10]


# Разделение на чанки с использованием метода split()
chunks = [group for _, group in df.groupby(df.index.isin(condition).cumsum())]

В этом примере мы снова создаем фрейм данных df и определяем условие разделения, где указываем на каких строках должны происходить разрывы. Затем мы используем метод split() для разделения фрейма данных на чанки в соответствии с указанным условием.

5. Разделение фрейма данных с использованием метода chunk()

Pри работе с очень большими фреймами данных, которые не помещаются полностью в память, можно использовать метод chunk() для чтения и обработки данных блоками (чанками).

import pandas as pd


# Создание фрейма данных
df = pd.DataFrame({'A': range(1, 101), 'B': range(101, 201)})


# Определение размера чанка
chunk_size = 10


# Чтение фрейма данных по чанкам
for chunk in pd.read_csv('data.csv', chunksize=chunk_size):
    # Обработка данных
    print(chunk)

В этом примере мы создаем фрейм данных df с двумя столбцами и ста строками. Затем мы определяем размер чанка равным десяти строкам. С помощью цикла мы считываем фрейм данных data.csv по чанкам и выполняем необходимые операции над данными. Это может быть полезно, когда фрейм данных слишком велик для загрузки в память единовременно.

6. Использование итератора для чтения чанков фрейма данных

При работе с большими фреймами данных можно использовать итераторы для эффективного чтения данных, аналогично предыдущему примеру.

import pandas as pd


# Создание итератора чанков фрейма данных
chunk_iterator = pd.read_csv('data.csv', chunksize=10)


# Чтение чанков фрейма данных с использованием итератора
for chunk in chunk_iterator:
    # Обработка данных
    print(chunk)

В этом примере мы создаем итератор chunk_iterator для чтения фрейма данных data.csv с размером чанка равным десяти строкам. С помощью цикла мы читаем и обрабатываем каждый чанк данных отдельно.

7. Разделение фрейма данных на чанки с сохранением в файлы

Иногда требуется разделить фрейм данных на чанки и сохранить каждый чанк в отдельный файл.

import pandas as pd


# Создание фрейма данных
df = pd.DataFrame({'A': range(1, 101), 'B': range(101, 201)})


# Определение размера чанка
chunk_size = 10


# Разделение на чанки и сохранение в файлы
for i, chunk in enumerate(pd.read_csv('data.csv', chunksize=chunk_size)):
    chunk.to_csv(f'chunk_{i}.csv', index=False)

В данном примере мы создаем фрейм данных df с двумя столбцами и ста строками. Мы определяем размер чанка равным десяти строкам. С помощью цикла мы считываем фрейм данных data.csv по чанкам и сохраняем каждый чанк в отдельный файл с помощью метода to_csv(). В результате мы получим десять отдельных файлов с чанками данных.

8. Применение к чанкам операций или функций

Когда фрейм данных разделен на чанки, можно применить к каждому чанку нужные операции или функции.

import pandas as pd


# Создание фрейма данных
df = pd.DataFrame({'A': range(1, 101), 'B': range(101, 201)})


# Определение размера чанка
chunk_size = 10


# Разделение на чанки и применение функции к каждому чанку
def process_chunk(chunk):
    # Обработка данных
    return chunk['A'].sum() + chunk['B'].sum()


results = []
for chunk in pd.read_csv('data.csv', chunksize=chunk_size):
    result = process_chunk(chunk)
    results.append(result)

В этом примере мы создаем фрейм данных df с двумя столбцами и ста строками. Затем мы определяем размер чанка равным десяти строкам. Затем мы создаем функцию process_chunk(), которая принимает чанк данных в качестве аргумента и выполняет любые нужные операции с данными. С помощью цикла мы применяем эту функцию к каждому чанку и сохраняем результаты в списке results.

9. Объединение чанков с помощью метода concat()

Если после разделения и обработки чанков необходимо объединить их обратно в один фрейм данных, можно воспользоваться методом concat() из библиотеки pandas.

import pandas as pd


# Создание фрейма данных
df = pd.DataFrame({'A': range(1, 101), 'B': range(101, 201)})


# Определение размера чанка
chunk_size = 10


# Разделение на чанки и объединение в один фрейм данных
chunks = [chunk for chunk in pd.read_csv('data.csv', chunksize=chunk_size)]
result = pd.concat(chunks)

В этом примере мы создаем фрейм данных df и определяем размер чанка равным десяти строкам. При считывании фрейма данных data.csv по чанкам мы сохраняем каждый чанк в списке chunks. Затем мы используем метод concat() для объединения всех чанков в один фрейм данных result.

10. Использование параметра chunksize при работе с большими файлами

Когда мы имеем дело с большими файлами, которые не помещаются полностью в оперативную память, мы можем использовать параметр chunksize при чтении или обработке данных.

import pandas as pd


# Чтение и обработка данных с использованием параметра chunksize
for chunk in pd.read_csv('big_data.csv', chunksize=100000):
    # Обработка данных
    print(chunk)

В этом примере мы используем метод read_csv() с параметром chunksize=100000, указывающим размер чанка равным ста тысячам строк. Мы считываем и обрабатываем данные по чанкам, чтобы избежать перегрузки памяти.

Заключение

В этом уроке мы рассмотрели различные способы разделения фрейма данных на чанки с использованием библиотеки pandas. Мы изучили равномерное и неравномерное разделение, чтение данных по чанкам, сохранение чанков в отдельные файлы и многое другое. Понимание этих методов позволяет эффективно обрабатывать большие наборы данных и оптимизировать использование ресурсов памяти.

Часто задаваемые вопросы

  1. Что такое чанки в pandas? Чанк - это небольшая часть фрейма данных, на которую он может быть разделен для дальнейшей обработки или оптимизации использования ресурсов памяти.

  2. Как разделить фрейм данных на чанки равного размера? Для разделения фрейма данных на чанки равного размера можно воспользоваться методами np.array_split() или groupby() в pandas.

  3. Как разделить фрейм данных на чанки неравного размера? Для разделения фрейма данных на чанки неравного размера можно использовать цикл и метод iloc[] для выбора нужных строк.

  4. Как работает чтение фрейма данных по чанкам? Чтение фрейма данных по чанкам осуществляется с использованием метода read_csv() с параметром chunksize, который задает размер чанка. Чанки считываются при каждой итерации цикла.

  5. Когда необходимо разделять фрейм данных на чанки? Разделение фрейма данных на чанки может быть полезно при работе с большими наборами данных, когда требуется обрабатывать данные порциями для оптимизации использования памяти или выполнения сложных аналитических задач.

Заголовок второго уровня

Текст параграфа 1.

Заголовок третьего уровня

Текст параграфа 2.

Заголовок третьего уровня

Текст параграфа 3.

Заголовок второго уровня

Текст параграфа 4.

Заголовок третьего уровня

Текст параграфа 5.

Заголовок третьего уровня

Текст параграфа 6.

Заголовок третьего уровня

Текст параграфа 7.

Заголовок третьего уровня

Текст параграфа 8.

Заголовок третьего уровня

Текст параграфа 9.

Заголовок третьего уровня

Текст параграфа 10.

Вопросы и ответы

  1. Что такое чанки в pandas?

    Чанк - это небольшая часть фрейма данных, на которую он может быть разделен для дальнейшей обработки или оптимизации использования ресурсов памяти.

  2. Как разделить фрейм данных на чанки равного размера?

    Для разделения фрейма данных на чанки равного размера можно воспользоваться методами np.array_split() или groupby() в pandas.

  3. Как разделить фрейм данных на чанки неравного размера?

    Для разделения фрейма данных на чанки неравного размера можно использовать цикл и метод iloc[] для выбора нужных строк.

  4. Как работает чтение фрейма данных по чанкам?

    Чтение фрейма данных по чанкам осуществляется с использованием метода read_csv() с параметром chunksize, который задает размер чанка. Чанки считываются при каждой итерации цикла.

  5. Когда необходимо разделять фрейм данных на чанки?

    Разделение фрейма данных на чанки может быть полезно при работе с большими наборами данных, когда требуется обрабатывать данные порциями для оптимизации использования памяти или выполнения сложных аналитических задач.