在学习大熊猫的过程中,我试图解决这个问题的答案已有好几个月了.我使用SAS进行日常工作,这非常适合它的核心支持.然而,由于其他许多原因,SAS作为一款软件非常糟糕.
有一天,我希望用python和pandas替换我对SAS的使用,但我目前缺乏大型数据集的核心工作流程.我不是在谈论需要分布式网络的"大数据",而是说文件太大而无法容纳在内存中,但又足够小以适应硬盘驱动器.
我的第一个想法是用于HDFStore在磁盘上保存大型数据集,并仅将我需要的部分拉入数据帧进行分析.其他人提到MongoDB是一种更容易使用的替代品.我的问题是:
有哪些最佳实践工作流程可用于完成以下任务:
- 将平面文件加载到永久的磁盘数据库结构中
- 查询该数据库以检索数据以提供给pandas数据结构
- 在操作pandas中的片段后更新数据库
真实世界的例子将非常受欢迎,尤其是那些在"大数据"上使用熊猫的人.
编辑 - 我希望如何工作的示例:
- 迭代导入大型平面文件并将其存储在永久的磁盘数据库结构中.这些文件通常太大而无法放入内存中.
- 为了使用Pandas,我想读取这些数据的子集(通常一次只有几列),它们可以适合内存.
- 我将通过对所选列执行各种操作来创建新列.
- 然后我必须将这些新列附加到数据库结构中.
我正在尝试找到执行这些步骤的最佳实践方法.阅读关于pandas和pytables的链接似乎附加一个新列可能是个问题.
编辑 - 特别回应杰夫的问题:
- 我正在构建消费者信用风险模型.数据种类包括电话,SSN和地址特征; 财产价值; 犯罪记录,破产等贬损信息......我每天使用的数据集平均有近1,000到2,000个字段的混合数据类型:数字和字符数据的连续,名义和序数变量.我很少附加行,但我会执行许多创建新列的操作.
- 典型操作涉及使用条件逻辑将多个列组合到新的复合列中.例如,
if var1 > 2 then newvar = 'A' elif var2 = 4 then newvar = 'B'.这些操作的结果是我的数据集中每条记录的新列.
- 最后,我想将这些新列附加到磁盘上的数据结构中.我将重复第2步,使用交叉表和描述性统计数据探索数据,试图找到有趣,直观的模型关系.
- 典型的项目文件通常约为1GB.文件被组织成一种行,其中一行包括消费者数据的记录.每行对每条记录都有相同的列数.情况总是如此.
- 在创建新列时,我很少会按行进行子集化.但是,在创建报告或生成描述性统计信息时,对行进行子集化非常常见.例如,我可能想为特定的业务线创建一个简单的频率,比如零售信用卡.要做到这一点,除了我要报告的列之外,我只会选择那些业务线=零售的记录.但是,在创建新列时,我会提取所有数据行,只提取操作所需的列.
- 建模过程要求我分析每一列,寻找与某些结果变量的有趣关系,并创建描述这些关系的新化合物列.我探索的列通常以小集合完成.例如,我将专注于一组20个列,只处理属性值并观察它们与贷款违约的关系.一旦探索了这些并创建了新的列,我就转到另一组列,比如大学教育,然后重复这个过程.我正在做的是创建候选变量来解释我的数据和某些结果之间的关系.在这个过程的最后,我应用了一些学习技术,从这些复合列中创建一个方程式.
我很少会在数据集中添加行.我几乎总是会创建新的列(统计/机器学习用语中的变量或特征).