Pandas with Rows (2022)
5 months ago
- #Python
- #Performance Optimization
- #Data Analysis
- 文章讨论了使用Python和pandas分析美国机场航班延误数据的多种方法
- 最初使用pandas的简单方法由于数据集过大(13GB)导致内存问题
- 纯Python解决方案通过增量处理数据避免内存过载，耗时约7分钟
- 使用PyPy解释器将执行时间缩短至约4分40秒，内存使用略有增加
- 优化后的pandas方法仅加载必要列并指定数据类型，耗时约2分45秒
- 配合PyArrow引擎使用pandas通过多线程将时间进一步缩短至约1分10秒
- 直接使用PyArrow将处理时间降至约50秒，内存峰值降至7.5GB
- 采用PyArrow按年份分批处理实现约37秒运行时间，内存占用约900MB
- 使用pandas多进程处理耗时约53秒，但比PyArrow方案慢
- 文章建议可探索R/Julia/Rust等其他工具或Vaex/Polars等替代方案进行进一步优化