Pandas如何处理大规模数据？原理+代码深入理解

当使用pandas操作小规模数据(低于 100 MB)时，性能一般不是问题。而当面对更大规模的数据(100 MB 到数 GB)时，性能问题会让运行时间变得更漫长，而且会因为内存不足导致运行完全失败。

尽管Spark这样的工具可以处理大型数据集(100 GB 到数 TB)，但要完全利用它们的能力，往往需要更加昂贵的硬件。而且和 pandas 不同，它们缺少丰富的用于高质量数据清理、探索和分析的功能集。对于中等规模的数据，我们最好能更充分地利用 pandas，而不是换成另一种工具。

在这篇文章中，我们将了解pandas的内存使用，以及如何只需通过为列选择合适的数据类型就能将 dataframe 的内存占用减少近 90%。

处理棒球比赛日志

我们将处理 130 年之久的美国职业棒球大联盟（MLB）比赛数据，这些数据来自

Retrosheet：http://www.retrosheet.org/gamelogs/index.html。

这些数据原来分成了 127 个不同的 CSV 文件，但我们已经使用 csvkit 合并了这些数据，并在第一行增加了列名称。如果你想下载本文所用的这个数据版本，请访问

https://data.world/dataquest/mlb-game-logs。

让我们首先导入数据，并看看其中的前五行：

import pandas as pd

gl = pd.read_csv('game_logs.csv')
gl.head()

下面我们总结了一些重要的列，但如果你想了解所有的列，我们也为整个数据集创建了一个数据词典

• date - 比赛时间
• v_name - 客队名
• v_league - 客队联盟
• h_name - 主队名
• h_league - 主队联盟
• v_score - 客队得分
• h_score - 主队得分
• v_line_score - 客队每局得分排列，例如：010000(10)00.
• h_line_score - 主队每局得分排列，例如：010000(10)0X.
• park_id - 比赛举办的球场名
• attendance- 比赛观众

我们可以使用DataFrame.info()方法为我们提供关于 dataframe 的高层面信息，包括它的大小、数据类型的信息和内存使用情况。

默认情况下，pandas 会近似 dataframe 的内存用量以节省时间。因为我们也关心准确度，所以我们将 memory_usage 参数设置为 'deep'，以便得到准确的数字。

gl.info(memory_usage='deep')

'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 171907 entries, 0 to 171906
Columns: 161 entries, date to acquisition_info
dtypes: float64(77), int64(6), object(78)
memory usage: 861.6 MB

我们可以看到，我们有 171,907 行和 161 列。pandas 会自动为我们检测数据类型，发现其中有 83 列数据是数值，78 列是 object。object 是指有字符串或包含混合数据类型的情况。

为了更好地理解如何减少内存用量，让我们看看 pandas 是如何将数据存储在内存中的。

dataframe 的内部表示

在 pandas 内部，同样数据类型的列会组织成同一个值块（blocks of values）。这里给出了一个示例，说明了 pandas 对我们的 dataframe 的前 12 列的存储方式。

你可以看到这些块并没有保留原有的列名称。这是因为这些块为存储 dataframe 中的实际值进行了优化。pandas 的 BlockManager 类则负责保留行列索引与实际块之间的映射关系。它可以作为一个 API 使用，提供了对底层数据的访问。不管我们何时选择、编辑或删除这些值，dataframe 类和BlockManager类的接口都会将我们的请求翻译成函数和方法的调用。

在pandas.core.internals模块中，每一种类型都有一个专门的类。pandas 使用 ObjectBlock 类来表示包含字符串列的块，用 FloatBlock 类表示包含浮点数列的块。对于表示整型数和浮点数这些数值的块，pandas 会将这些列组合起来，存储成 NumPy ndarray。NumPy ndarray 是围绕 C 语言的数组构建的，其中的值存储在内存的连续块中。这种存储方案使得对值的访问速度非常快。

因为每种数据类型都是分开存储的，所以我们将检查不同数据类型的内存使用情况。首先，我们先来看看各个数据类型的平均内存用量。

for dtype in ['float','int','object']:
    selected_dtype = gl.select_dtypes(include=[dtype])
    mean_usage_b = selected_dtype.memory_usage(deep=True).mean()
    mean_usage_mb = mean_usage_b / 1024 ** 2
    print("Average memory usage for {} columns: {:03.2f} MB".format(dtype,mean_usage_mb))

Average memory usage for float columns: 1.29 MB
Average memory usage for int columns: 1.12 MB
Average memory usage for object columns: 9.53 MB

可以看出，78 个 object 列所使用的内存量最大。我们后面再具体谈这个问题。首先我们看看能否改进数值列的内存用量。

理解子类型（subtype）

正如我们前面简单提到的那样，pandas 内部将数值表示为 NumPy ndarrays，并将它们存储在内存的连续块中。这种存储模式占用的空间更少，而且也让我们可以快速访问这些值。因为 pandas 表示同一类型的每个值时都使用同样的字节数，而 NumPy ndarray 可以存储值的数量，所以 pandas 可以快速准确地返回一个数值列所消耗的字节数。

pandas 中的许多类型都有多个子类型，这些子类型可以使用更少的字节来表示每个值。比如说 float 类型就包含 float16、float32 和 float64 子类型。类型名称中的数字就代表该类型表示值的位（bit）数。比如说，我们刚刚列出的子类型就分别使用了 2、4、8、16 个字节。下面的表格给出了 pandas 中最常用类型的子类型：

一个 int8 类型的值使用 1 个字节的存储空间，可以表示 256（2^8）个二进制数。这意味着我们可以使用这个子类型来表示从 -128 到 127（包括 0）的所有整数值。

我们可以使用 numpy.iinfo 类来验证每个整型数子类型的最大值和最小值。举个例子：

import numpy as np
int_types = ["uint8", "int8", "int16"]
for it in int_types:
    print(np.iinfo(it))

Machine parameters for uint8
---------------------------------------------------------------
min = 0
max = 255
---------------------------------------------------------------

Machine parameters for int8
---------------------------------------------------------------
min = -128
max = 127
---------------------------------------------------------------

Machine parameters for int16
---------------------------------------------------------------
min = -32768
max = 32767
---------------------------------------------------------------

这里我们可以看到 uint（无符号整型）和 int（有符号整型）之间的差异。这两种类型都有一样的存储能力，但其中一个只保存 0 和正数。无符号整型让我们可以更有效地处理只有正数值的列。

使用子类型优化数值列

我们可以使用函数pd.to_numeric()来对我们的数值类型进行 downcast（向下转型）操作。我们会使用 DataFrame.select_dtypes 来选择整型列，然后我们会对其数据类型进行优化，并比较内存用量。

# We're going to be calculating memory usage a lot,
# so we'll create a function to save us some time!

def mem_usage(pandas_obj):
    if isinstance(pandas_obj,pd.DataFrame):
        usage_b = pandas_obj.memory_usage(deep=True).sum()
    else: # we assume if not a df it's a series
        usage_b = pandas_obj.memory_usage(deep=True)
    usage_mb = usage_b / 1024 ** 2 # convert bytes to megabytes
    return "{:03.2f} MB".format(usage_mb)

gl_int = gl.select_dtypes(include=['int'])
converted_int = gl_int.apply(pd.to_numeric,downcast='unsigned')

print(mem_usage(gl_int))
print(mem_usage(converted_int))

compare_ints = pd.concat([gl_int.dtypes,converted_int.dtypes],axis=1)
compare_ints.columns = ['before','after']
compare_ints.apply(pd.Series.value_counts)

7.87 MB
1.48 MB

我们可以看到内存用量从 7.9 MB 下降到了 1.5 MB，降低了 80% 以上。但这对我们原有 dataframe 的影响并不大，因为其中的整型列非常少。

让我们对其中的浮点型列进行一样的操作。

gl_float = gl.select_dtypes(include=['float'])
converted_float = gl_float.apply(pd.to_numeric,downcast='float')

print(mem_usage(gl_float))
print(mem_usage(converted_float))

compare_floats = pd.concat([gl_float.dtypes,converted_float.dtypes],axis=1)
compare_floats.columns = ['before','after']
compare_floats.apply(pd.Series.value_counts)

100.99 MB
50.49 MB

我们可以看到浮点型列的数据类型从 float64 变成了 float32，让内存用量降低了 50%。

让我们为原始 dataframe 创建一个副本，并用这些优化后的列替换原来的列，然后看看我们现在的整体内存用量。

optimized_gl = gl.copy()

optimized_gl[converted_int.columns] = converted_int
optimized_gl[converted_float.columns] = converted_float

print(mem_usage(gl))
print(mem_usage(optimized_gl))

861.57 MB

804.69 MB

尽管我们极大地减少了数值列的内存用量，但整体的内存用量仅减少了 7%。我们的大部分收获都将来自对 object 类型的优化。

在我们开始行动之前，先看看 pandas 中字符串的存储方式与数值类型的存储方式的比较。

数值存储与字符串存储的比较

object 类型表示使用 Python 字符串对象的值，部分原因是 NumPy 不支持缺失（missing）字符串类型。因为 Python 是一种高级的解释性语言，它对内存中存储的值没有细粒度的控制能力。

这一限制导致字符串的存储方式很碎片化，从而会消耗更多内存，而且访问速度也更慢。object 列中的每个元素实际上都是一个指针，包含了实际值在内存中的位置的「地址」。

下面这幅图给出了以 NumPy 数据类型存储数值数据和使用 Python 内置类型存储字符串数据的方式。

在前面的表格中，你可能已经注意到 object 类型的内存使用是可变的。尽管每个指针仅占用 1 字节的内存，但如果每个字符串在 Python 中都是单独存储的，那就会占用实际字符串那么大的空间。我们可以使用 sys.getsizeof() 函数来证明这一点，首先查看单个的字符串，然后查看 pandas series 中的项。

from sys import getsizeof

s1 = 'working out'
s2 = 'memory usage for'
s3 = 'strings in python is fun!'
s4 = 'strings in python is fun!'

for s in [s1, s2, s3, s4]:
    print(getsizeof(s))

60
65
74
74

obj_series = pd.Series(['working out',
                          'memory usage for',
                          'strings in python is fun!',
                          'strings in python is fun!'])
obj_series.apply(getsizeof)

0    60
1    65
2    74
3    74
dtype: int64

你可以看到，当存储在 pandas series 时，字符串的大小与用 Python 单独存储的字符串的大小是一样的。

使用 Categoricals 优化 object 类型

pandas 在 0.15 版引入了Categorials。category 类型在底层使用了整型值来表示一个列中的值，而不是使用原始值。pandas 使用一个单独的映射词典将这些整型值映射到原始值。只要当一个列包含有限的值的集合时，这种方法就很有用。当我们将一列转换成 category dtype 时，pandas 就使用最节省空间的 int 子类型来表示该列中的所有不同值。

为了了解为什么我们可以使用这种类型来减少内存用量，让我们看看我们的 object 类型中每种类型的不同值的数量。

gl_obj = gl.select_dtypes(include=['object']).copy()
gl_obj.describe()

大概看看就能发现，对于我们整个数据集的 172,000 场比赛，其中不同（unique）值的数量可以说非常少。

为了了解当我们将其转换成 categorical 类型时究竟发生了什么，我们拿出一个 object 列来看看。我们将使用数据集的第二列 day_of_week.

看看上表，可以看到其仅包含 7 个不同的值。我们将使用 .astype()方法将其转换成 categorical 类型。

dow = gl_obj.day_of_week
print(dow.head())

dow_cat = dow.astype('category')
print(dow_cat.head())

0    Thu
1    Fri
2    Sat
3    Mon
4    Tue
Name: day_of_week, dtype: object
0    Thu
1    Fri
2    Sat
3    Mon
4    Tue
Name: day_of_week, dtype: category
Categories (7, object): [Fri, Mon, Sat, Sun, Thu, Tue, Wed]

如你所见，除了这一列的类型发生了改变之外，数据看起来还是完全一样。让我们看看这背后发生了什么。

在下面的代码中，我们使用了 Series.cat.codes 属性来返回 category 类型用来表示每个值的整型值。

dow_cat.head().cat.codes

0    4
1    0
2    2
3    1
4    5
dtype: int8

你可以看到每个不同值都被分配了一个整型值，而该列现在的基本数据类型是 int8。这一列没有任何缺失值，但就算有，category 子类型也能处理，只需将其设置为 -1 即可。

最后，让我们看看在将这一列转换为 category 类型前后的内存用量对比。

print(mem_usage(dow))
print(mem_usage(dow_cat))

9.84 MB
0.16 MB

9.8 MB 的内存用量减少到了 0.16 MB，减少了 98%！注意，这个特定列可能代表了我们最好的情况之一——即大约 172,000 项却只有 7 个不同的值。

尽管将所有列都转换成这种类型听起来很吸引人，但了解其中的取舍也很重要。最大的坏处是无法执行数值计算。如果没有首先将其转换成数值 dtype，那么我们就无法对 category 列进行算术运算，也就是说无法使用 Series.min() 和 Series.max() 等方法。

我们应该坚持主要将 category 类型用于不同值的数量少于值的总数量的 50% 的 object 列。如果一列中的所有值都是不同的，那么 category 类型所使用的内存将会更多。因为这一列不仅要存储所有的原始字符串值，还要额外存储它们的整型值代码。你可以在 pandas 文档中了解 category 类型的局限性

我们将编写一个循环函数来迭代式地检查每一 object 列中不同值的数量是否少于 50%；如果是，就将其转换成 category 类型。

converted_obj = pd.DataFrame()

for col in gl_obj.columns:
    num_unique_values = len(gl_obj[col].unique())
    num_total_values = len(gl_obj[col])
    if num_unique_values / num_total_values < 0.5:
        converted_obj.loc[:,col] = gl_obj[col].astype('category')
    else:
        converted_obj.loc[:,col] = gl_obj[col]

和之前一样进行比较：

print(mem_usage(gl_obj))
print(mem_usage(converted_obj))

compare_obj = pd.concat([gl_obj.dtypes,converted_obj.dtypes],axis=1)
compare_obj.columns = ['before','after']
compare_obj.apply(pd.Series.value_counts)

752.72 MB
51.67 MB

在这个案例中，所有的 object 列都被转换成了 category 类型，但并非所有数据集都是如此，所以你应该使用上面的流程进行检查。

object 列的内存用量从 752MB 减少到了 52MB，减少了 93%。让我们将其与我们 dataframe 的其它部分结合起来，看看从最初 861MB 的基础上实现了多少进步。

optimized_gl[converted_obj.columns] = converted_obj

mem_usage(optimized_gl)

'103.64 MB'

Wow，进展真是不错！我们还可以执行另一项优化——如果你记得前面给出的数据类型表，你知道还有一个 datetime 类型。这个数据集的第一列就可以使用这个类型。

date = optimized_gl.date
print(mem_usage(date))
date.head()

0.66 MB

0    18710504
1    18710505
2    18710506
3    18710508
4    18710509
Name: date, dtype: uint32

你可能记得这一列开始是一个整型，现在已经优化成了 unint32 类型。因此，将其转换成 datetime 类型实际上会让内存用量翻倍，因为 datetime 类型是 64 位的。将其转换成 datetime 类型是有价值的，因为这让我们可以更好地进行时间序列分析。

pandas.to_datetime() 函数可以帮我们完成这种转换，使用其 format 参数将我们的日期数据存储成 YYYY-MM-DD 形式。

optimized_gl['date'] = pd.to_datetime(date,format='%Y%m%d')

print(mem_usage(optimized_gl))
optimized_gl.date.head()

104.29 MB

0   1871-05-04
1   1871-05-05
2   1871-05-06
3   1871-05-08
4   1871-05-09
Name: date, dtype: datetime64[ns]

在读入数据的同时选择类型

现在，我们已经探索了减少现有 dataframe 的内存占用的方法。通过首先读入 dataframe，然后在这个过程中迭代以减少内存占用，我们了解了每种优化方法可以带来的内存减省量。但是正如我们前面提到的一样，我们往往没有足够的内存来表示数据集中的所有值。如果我们一开始甚至无法创建 dataframe，我们又可以怎样应用节省内存的技术呢？

幸运的是，我们可以在读入数据的同时指定最优的列类型。pandas.read_csv() 函数有几个不同的参数让我们可以做到这一点。dtype 参数接受具有（字符串）列名称作为键值（key）以及 NumPy 类型 object 作为值的词典。

首先，我们可将每一列的最终类型存储在一个词典中，其中键值表示列名称，首先移除日期列，因为日期列需要不同的处理方式。

dtypes = optimized_gl.drop('date',axis=1).dtypes

dtypes_col = dtypes.index
dtypes_type = [i.name for i in dtypes.values]

column_types = dict(zip(dtypes_col, dtypes_type))

# rather than print all 161 items, we'll
# sample 10 key/value pairs from the dict
# and print it nicely using prettyprint

preview = first2pairs = {key:value for key,value in list(column_types.items())[:10]}
import pprint
pp = pp = pprint.PrettyPrinter(indent=4)
pp.pprint(preview)

{   'acquisition_info': 'category',
    'h_caught_stealing': 'float32',
    'h_player_1_name': 'category',
    'h_player_9_name': 'category',
    'v_assists': 'float32',
    'v_first_catcher_interference': 'float32',
    'v_grounded_into_double': 'float32',
    'v_player_1_id': 'category',
    'v_player_3_id': 'category',
    'v_player_5_id': 'category'}

现在我们可以使用这个词典了，另外还有几个参数可用于按正确的类型读入日期，而且仅需几行代码：

read_and_optimized = pd.read_csv('game_logs.csv',dtype=column_types,parse_dates=['date'],infer_datetime_format=True)

print(mem_usage(read_and_optimized))
read_and_optimized.head()

104.28 MB

通过优化这些列，我们成功将 pandas 的内存占用从 861.6MB 减少到了 104.28MB——减少了惊人的 88%！

分析棒球比赛

现在我们已经优化好了我们的数据，我们可以执行一些分析了。让我们先从了解这些比赛的日期分布开始。

optimized_gl['year'] = optimized_gl.date.dt.year
games_per_day = optimized_gl.pivot_table(index='year',columns='day_of_week',values='date',aggfunc=len)
games_per_day = games_per_day.divide(games_per_day.sum(axis=1),axis=0)

ax = games_per_day.plot(kind='area',stacked='true')
ax.legend(loc='upper right')
ax.set_ylim(0,1)
plt.show()

我们可以看到在 1920 年代以前，星期日的棒球比赛很少，但在上个世纪后半叶就变得越来越多了。

我们也可以清楚地看到过去 50 年来，比赛的日期分布基本上没什么大变化了。

让我们再看看比赛时长的变化情况：

game_lengths = optimized_gl.pivot_table(index='year', values='length_minutes')
game_lengths.reset_index().plot.scatter('year','length_minutes')
plt.show()

从 1940 年代以来，棒球比赛的持续时间越来越长。

总结和下一步

我们已经了解了 pandas 使用不同数据类型的方法，然后我们使用这种知识将一个 pandas dataframe 的内存用量减少了近 90%，而且也仅使用了一些简单的技术：

• 将数值列向下转换成更高效的类型
• 将字符串列转换成 categorical 类型

如果你还想使用 pandas 处理更大规模的数据，可以参与这个交互式课程：

https://www.dataquest.io/m/163/optimizing-dataframe-memory-footprint/16/next-steps