绕过熊猫的记忆限制
Pandas 是一个用于分析和操作数据集的 Python 库，但是 Pandas 的一个主要缺点是在处理大型数据集时的内存限制问题，因为 Pandas 数据帧(二维数据结构)保存在内存中，所以一次可以处理的数据量是有限的。
正在使用的数据集: train_dataset
在熊猫中处理大量数据需要以下方法之一:
方法 1:分块加载数据
pandas.read_CSV()有一个名为 chunksize 的参数，用于在 chunk中加载数据。参数 chunksize 是熊猫一次在文件中读取的行数。它返回一个迭代器 TextFileReader，需要对它进行迭代来获取数据。
语法:
pd.read_csv('file_name '，chunksize= size_of_chunk)
示例:
蟒蛇 3
import pandas as pd
data = pd.read_csv('train dataset.csv', chunksize=100)
for x in data:
print(x.shape[0])
输出:
方法二:过滤掉有用的数据
大型数据集有许多列/要素，但实际上只使用了其中的一部分。因此，为了节省更多的数据操作和计算时间，只加载有用的列。
语法:
dataframe = dataframe[['column_1 '，' column_2 '，' column_3 '，' column_4 '，' column_5']]
示例:
蟒蛇 3
import pandas as pd
data=pd.read_csv('train_dataset.csv')
data = data[['Gender', 'Age', 'openness', 'neuroticism',
'conscientiousness', 'agreeableness', 'extraversion']]
display(data)
输出:
方法 3:为列指定数据类型
默认情况下，pandas 为所有数值分配 int64 范围(这是最大的可用数据类型)。但是如果数值列中的值小于 int64 范围，那么较小容量的数据类型可以用来防止额外的内存分配，因为较大的数据类型使用更多的内存。
语法:
data frame = PD.read_CSV(' file_name '，dtype={'col_1':'dtype_value '，' col_2':'dtype_value'})
示例:
蟒蛇 3
import pandas as pd
data = pd.read_csv('train_dataset.csv', dtype={'Age': 'int32'})
print(data.info())
输出:
方法 4:稀疏数据结构
熊猫数据帧可以转换为稀疏数据帧，这意味着任何与特定值匹配的数据都将在表示中被省略。稀疏数据帧允许更高效的存储。
语法:
data frame = data frame.to_sparse(fill_value = None，kind='block ')
由于上面的数据集中没有空值，让我们用一些空值创建数据帧，并将其转换为稀疏数据帧。
示例:
蟒蛇 3
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10000, 4))
df.iloc[:9998] = np.nan
sdf = df.astype(pd.SparseDtype("float", np.nan))
sdf.head()
sdf.dtypes
输出:
方法 5:删除未使用的对象
当数据清理/预处理时，会创建许多临时数据帧和对象，这些数据帧和对象在使用后应该被删除，以便使用更少的内存。python 中的 del 关键字主要用于删除 Python 中的对象。
语法:
del 对象名称
示例:
蟒蛇 3
import pandas as pd
data = pd.read_csv('train_dataset.csv')
del data
