我正在尝试从大约 1 GB 的 HDFStore 表中选择随机行。当我要求大约 50 个随机行时，RAM 使用量会激增。
我正在使用熊猫0-11-dev, python 2.7, linux64。
在第一种情况下，RAM 使用量适合chunk
with pd.get_store("train.h5",'r') as train:
for chunk in train.select('train',chunksize=50):
pass
在第二种情况下，似乎整个表都加载到 RAM 中
r=random.choice(400000,size=40,replace=False)
train.select('train',pd.Term("index",r))
在最后一种情况下，RAM 使用量符合等效chunk大小
r=random.choice(400000,size=30,replace=False)
train.select('train',pd.Term("index",r))
我很困惑，为什么从 30 个随机行移动到 40 个随机行会导致 RAM 使用量如此显着增加。
请注意，该表在创建时已被索引，因此 index=range(nrows(table)) 使用以下代码：
def txtfile2hdfstore(infile, storefile, table_name, sep="\t", header=0, chunksize=50000 ):
max_len, dtypes0 = txtfile2dtypes(infile, sep, header, chunksize)
with pd.get_store( storefile,'w') as store:
for i, chunk in enumerate(pd.read_table(infile,header=header,sep=sep,chunksize=chunksize, dtype=dict(dtypes0))):
chunk.index= range( chunksize*(i), chunksize*(i+1))[:chunk.shape[0]]
store.append(table_name,chunk, min_itemsize={'values':max_len})
感谢洞察
编辑回答 Zelazny7
这是我用来将 Train.csv 写入 train.h5 的文件。我使用来自How to Trouble-shoot HDFStore Exception: cannot find the correct atom type中 Zelazny7 的代码元素编写了这个
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
def object_max_len(x):
if x.dtype != 'object':
return
else:
return len(max(x.fillna(''), key=lambda x: len(str(x))))
def txtfile2dtypes(infile, sep="\t", header=0, chunksize=50000 ):
max_len = pd.read_table(infile,header=header, sep=sep,nrows=5).apply( object_max_len).max()
dtypes0 = pd.read_table(infile,header=header, sep=sep,nrows=5).dtypes
for chunk in pd.read_table(infile,header=header, sep=sep, chunksize=chunksize):
max_len = max((pd.DataFrame(chunk.apply( object_max_len)).max(),max_len))
for i,k in enumerate(zip( dtypes0[:], chunk.dtypes)):
if (k[0] != k[1]) and (k[1] == 'object'):
dtypes0[i] = k[1]
#as of pandas-0.11 nan requires a float64 dtype
dtypes0.values[dtypes0 == np.int64] = np.dtype('float64')
return max_len, dtypes0
def txtfile2hdfstore(infile, storefile, table_name, sep="\t", header=0, chunksize=50000 ):
max_len, dtypes0 = txtfile2dtypes(infile, sep, header, chunksize)
with pd.get_store( storefile,'w') as store:
for i, chunk in enumerate(pd.read_table(infile,header=header,sep=sep,chunksize=chunksize, dtype=dict(dtypes0))):
chunk.index= range( chunksize*(i), chunksize*(i+1))[:chunk.shape[0]]
store.append(table_name,chunk, min_itemsize={'values':max_len})
应用为
txtfile2hdfstore('Train.csv','train.h5','train',sep=',')