最近，我用pandas处理了一把大数据……
导读
pandas是python数据分析的不二选择，堪称瑞士军刀般的存在，几乎可以胜任数据分析的全过程。如果说有什么缺点的话，那么就是其不支持分布式，所以对于小数据量完全不压力，但面对大数据时却当真有些乏力。近日，自己便用pandas处理了一些大数据场景，现分享几个心得技巧。
首先简单介绍下场景：数据是每个月一份的csv文件，字段数目10个左右，单个文件记录数约6-8亿之间，单个文件体积50G+的样子。表中是一条条的带有时间字段的数据，需求是对数据进行汇总统计和简单分析处理（一般而言，数据量巨大的需求处理逻辑都不会特别复杂）。所以，虽然标题称之为大数据，但实际上也没有特别夸张。
pandas自带了常用文件的读取方法，例如csv文件对应的读取函数即为pd.read_csv，这也是日常应用中经常接触的方法。然而对于处理这个50G的csv文件而言，直接使用是肯定不行的，当前个人电脑内存普遍在8G-16G内存之间，笔者的是一台8G内存的工作机，除去系统占用基本留给用于加载数据的空间不到6G，另一方面通过多次试验结果：对于一个2G的文件，读取过程中内存占用会达到4G左右，大概是实际文件体积的两倍，加载完毕之后会有有所回落。所以，就8G内存的工作机而言，读取一个2.5G的大文件本身已经存在一定风险。
为此，pandas开发者专为此设计了两组很有用的参数，分别用于控制行和列信息：
skiprows + nrows，前者用于控制跳过多少行记录，后者用于控制读取行数，skiprows默认值为0，nrows缺省读取所有行数，这也是最常用的方式。但合理的设置两个参数，可以实现循环读取特定范围的记录
usecols：顾名思义，仅加载文件中特定的列字段，非常适用于列数很多而实际仅需其中部分字段的情况，要求输入的列名实际存在于表中
pd.read_csv()中相关参数说明
具体到实际需求，个人实现时首先通过循环控制skiprows参数来遍历整个大文件，每次读取后对文件再按天分割，同时仅选取其中需要的3个列字段作为加载数据，如此一来便实现了大表到小表的切分。虽然受限于内存而执行效率有限，但也终究算是一种解决方案。
严格来说，这可能并不是大数据处理中才涉及到的问题，而是由Python的变量管理特性决定的。不同于C++中的手动回收、Java中的自动回收，Python中的对象采用引用计数管理，当计数为0时内存回收。所以，如果当一个变量不再需要使用时，最简单的办法是将其引用数-1，以加速其内存回收。有一定python基础的读者可能会想到用关键字del实现，这个思路是对的，但有时还不够保险和彻底，更为靠谱的方案是del + gc.collect()显式回收。这里gc是一个python内置模块，用于内存回收，gc = garbage collect。
del xx
gc.collect()
给定的大文件中，时间字段是一个包含年月日时分秒的字符串列，虽然在read_csv方法中自带了时间解析参数，但对于频繁多次应用时间列进行处理时，其实还有更好的方法：转为时间戳。
例如，在个人的实际处理中主要用到的操作包括：按时间排序、按固定周期进行重采样、分组聚合统计等，这几个操作中无一例外都涉及到时间列的比较，如果是字符串格式或者时间格式的时间列，那么在每次比较中实际要执行多次比较，而如果转换为时间戳后，则参与比较的实际上是一个整数值，毫无疑问这是效率最高的比较类型。进一步地，对于重采样需求而言，还可以通过整除特定的时间间隔，然后执行groupby操作即可。例如，执行每5分钟重采样，则可将所有时间戳（秒级）整除300，然后以相应结果作为groupby字段即可。
# 假设df['dt']列是时间格式，需将其转换为时间戳格式
# 方法一：
df['dt'] = (pd.to_datetime(df['dt'])-pd.to_datetime('1970-01-01T08:00:00')).total_seconds()
# 方法二：
df['dt'] = (pd.to_datetime(df['dt']).values - np.datetime64('1970-01-01T08:00:00Z')) // np.timedelta64(1, 's')
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