Question

我是Pandas的新手，我正在尝试合并几个数据子集。我给出了一个具体案例，但这个问题很普遍：如何/为什么会发生这种情况，我该如何解决呢？

我加载的数据大约是85 Megs左右，但我经常看到我的python会话运行接近10 gig的内存使用量，然后出现内存错误。

我不知道为什么会发生这种情况，但这让我感到害怕，因为我甚至无法按照我想要的方式开始查看数据。

这就是我所做的：

导入主数据

import requests, zipfile, StringIO
import numpy as np
import pandas as pd 


STAR2013url="http://www3.cde.ca.gov/starresearchfiles/2013/p3/ca2013_all_csv_v3.zip"
STAR2013fileName = 'ca2013_all_csv_v3.txt'

r = requests.get(STAR2013url)
z = zipfile.ZipFile(StringIO.StringIO(r.content))

STAR2013=pd.read_csv(z.open(STAR2013fileName))

导入一些交叉交叉引用表

STARentityList2013url = "http://www3.cde.ca.gov/starresearchfiles/2013/p3/ca2013entities_csv.zip"
STARentityList2013fileName = "ca2013entities_csv.txt"
r = requests.get(STARentityList2013url)
z = zipfile.ZipFile(StringIO.StringIO(r.content))
STARentityList2013=pd.read_csv(z.open(STARentityList2013fileName))

STARlookUpTestID2013url = "http://www3.cde.ca.gov/starresearchfiles/2013/p3/tests.zip"
STARlookUpTestID2013fileName = "Tests.txt"
r = requests.get(STARlookUpTestID2013url)
z = zipfile.ZipFile(StringIO.StringIO(r.content))
STARlookUpTestID2013=pd.read_csv(z.open(STARlookUpTestID2013fileName))

STARlookUpSubgroupID2013url = "http://www3.cde.ca.gov/starresearchfiles/2013/p3/subgroups.zip"
STARlookUpSubgroupID2013fileName = "Subgroups.txt"
r = requests.get(STARlookUpSubgroupID2013url)
z = zipfile.ZipFile(StringIO.StringIO(r.content))
STARlookUpSubgroupID2013=pd.read_csv(z.open(STARlookUpSubgroupID2013fileName))

将列ID重命名为允许合并

STARlookUpSubgroupID2013 = STARlookUpSubgroupID2013.rename(columns={'001':'Subgroup ID'})
STARlookUpSubgroupID2013

成功合并

merged = pd.merge(STAR2013,STARlookUpSubgroupID2013, on='Subgroup ID')

尝试第二次合并。这是内存溢出发生的地方

merged=pd.merge(merged, STARentityList2013, on='School Code')

我在ipython笔记本中做了所有这些，但不要认为这会改变任何东西。

Answer 1

虽然这是一个老问题，但我最近遇到了同样的问题。

在我的实例中，两个数据帧都需要重复键，我需要一个方法来判断合并是否适合计算前的内存，如果没有，则更改计算方法。

我想出的方法如下：

计算合并大小：

def merge_size(left_frame, right_frame, group_by, how='inner'):
    left_groups = left_frame.groupby(group_by).size()
    right_groups = right_frame.groupby(group_by).size()
    left_keys = set(left_groups.index)
    right_keys = set(right_groups.index)
    intersection = right_keys & left_keys
    left_diff = left_keys - intersection
    right_diff = right_keys - intersection

    left_nan = len(left_frame[left_frame[group_by] != left_frame[group_by]])
    right_nan = len(right_frame[right_frame[group_by] != right_frame[group_by]])
    left_nan = 1 if left_nan == 0 and right_nan != 0 else left_nan
    right_nan = 1 if right_nan == 0 and left_nan != 0 else right_nan

    sizes = [(left_groups[group_name] * right_groups[group_name]) for group_name in intersection]
    sizes += [left_nan * right_nan]

    left_size = [left_groups[group_name] for group_name in left_diff]
    right_size = [right_groups[group_name] for group_name in right_diff]
    if how == 'inner':
        return sum(sizes)
    elif how == 'left':
        return sum(sizes + left_size)
    elif how == 'right':
        return sum(sizes + right_size)
    return sum(sizes + left_size + right_size)

注意：

目前使用此方法，密钥只能是标签，而不是列表。使用group_by列表当前返回列表中每个标签的合并大小总和。这将导致合并大小远远大于实际合并大小。

如果您使用group_by的标签列表，则最终行大小为：

min([merge_size(df1, df2, label, how) for label in group_by])

检查这是否适合内存

此处定义的merge_size函数返回通过将两个数据帧合并在一起而创建的行数。

通过将其与两个数据帧的列数相乘，然后乘以np.float [32/64]的大小，您可以大致了解结果数据帧在内存中的大小。然后可以将其与psutil.virtual_memory().available进行比较，以查看您的系统是否可以计算完全合并。

def mem_fit(df1, df2, key, how='inner'):
    rows = merge_size(df1, df2, key, how)
    cols = len(df1.columns) + (len(df2.columns) - 1)
    required_memory = (rows * cols) * np.dtype(np.float64).itemsize

    return required_memory <= psutil.virtual_memory().available

在此问题中，merge_size方法已被建议作为pandas的扩展。 https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/15068

Python Pandas合并导致内存溢出

1 个答案:

计算合并大小：

注意：

检查这是否适合内存