Przetwarzanie dużych plików

Oto kilka rodzajów operacji, które można wykonać za pomocą biblioteki pandas przy przetwarzaniu dużych plików danych:

1. Wczytywanie danych z pliku – pandas umożliwia wczytanie danych z dużego pliku za pomocą funkcji read_csv lub read_excel, umożliwiając jednocześnie ustawienie różnych opcji, takich jak separator czy encoding danych.
2. Przetwarzanie danych w pętli – pandas umożliwia przetwarzanie danych w pętli, czyli po kawałku, zamiast od razu całego pliku. Iteracja.
3. Używanie zewnętrznej pamięci – pandas umożliwia używanie zewnętrznej pamięci, takiej jak pamięć wirtualna lub dysk twardy, do przechowywania danych, co pozwala na przetwarzanie plików, które są zbyt duże, aby zmieścić się w pamięci RAM.
4. Używanie narzędzi do przetwarzania równoległego – pandas umożliwia korzystanie z narzędzi do przetwarzania równoległego, takich jak Dask czy PySpark, co pozwala na szybsze przetwarzanie danych na wielu rdzeniach procesora.
5. Używanie narzędzi do przetwarzania rozproszonego – pandas umożliwia korzystanie z narzędzi do przetwarzania rozproszonego, takich jak Hadoop czy Spark.
6. Przetwarzanie danych na kawałki – pandas umożliwia przetwarzanie danych na kawałki za pomocą funkcji chunksize, co pozwala na przetwarzanie dużych plików bez obciążenia pamięci RAM.
7. Używanie generatorów danych – pandas umożliwia używanie generatorów danych, takich jak iterrows czy iteritems, co pozwala na przetwarzanie danych po wierszu lub po pojedynczej kolumnie bez konieczności wczytywania całego pliku do pamięci.
8. Używanie optymalizacji pamięci – pandas umożliwia używanie optymalizacji pamięci, takich jak low_memory=True, co pozwala na oszczędzenie pamięci podczas wczytywania dużych plików danych.