pandas内存优化分享

缘由

最近在做Kaggle上的wiki文章流量预测项目，这里由于个人电脑配置问题，我一直都是用的Kaggle的kernel，但是我们知道kernel的内存限制是16G，如下：

在处理数据过程中发现会超出，虽然我们都知道对于大数据的处理有诸如spark等分布式处理框架，但是依然存在下面的问题：

1. 对于个人来说，没有足够的资源让这些框架发挥其优势；
2. 从处理数据的库丰富程度上，还是pandas等更具有优势；
3. 很多时候并不是pandas无法处理，只是数据未经优化；

所以这里还是考虑针对数据进行内存方面的优化，以达到减少内存占用，并在kernel上正常运行为最终目的；

整个尝试的过程

只加载当前用到的

这个不用多说，虽然一般为了省事，都是开头一起load到内存中，但是特殊情况下，这里还是要注意的，如下：

可以看到，虽然可用数据文件很多，但是由于当前处理需要的仅仅是train2.csv，所以只加载其即可，不要小看这一步，这里每个文件加载过来都是几百M的；

类型转换

这里是在预处理部分能做的对内存影响最大的一部分，基本思路如下：

1. object考虑是否需要转换为category；
2. numeric，即各种数值类型，是否在允许范围内降低类型，例如假如某一列为整型且最大值为100，那么就是用用int8类型来描述；
3. 对于日期类型，可以先不着急转为datetime64，我们直到datetime类型占用内存是比object还多的，可以先考虑转为category，后续处理完释放了没用对象后再转回来即可（这种方式比较少用，但是对于这个项目还是挺有用的，因为最终内存峰值也就在那几G上）；

如下是未做转换前的DataFrame信息：

如下是我对原始数据各字段的类型转换以及转换后的DataFrame信息：

聊聊HTTP请求那一些事_HttpWebRequest_一篇就够了

看到内存占用直接降了一半，不要小看这几百M，在DataFrame进行各种apply、groupby运算时，临时占用的内存是非常多的，也很容易超过峰值导致kernel重启；

PS：当然，这里如果直接加载时指定数据类型也是可以的，我这边为了展示转换前后效果，所以直接指定，实时上更常见的做法时，先直接加载，info或者describe看数据信息，然后判断数据应该的类型，修改代码为直接指定；

使用union_categoricals代替pd.concat实现表的连接

做过时序数据预测的朋友应该直到，时序数据构建时，一个特点是需要连接训练和测试数据，然后同时针对这些数据做时序上的延迟特征、各种维度的统计特征等等，因此这里就涉及到数据连接，一定要注意要用union_categoricals代替pd.concat，如果直接使用concat，那么category类型的列会被转为object，那么在连接的过程中，内存就会超过峰值，导致kernel重启，那就悲剧了。。。。

如下，是对数据做reshape的操作，这个是该竞赛数据的一个特点，由于其把每一天对应的访问数据都放到了一起，也就是一行中包含了一篇文章的每一天的访问量，而这是不利于后续做延迟特征构建的，需要将每一天的信息单独作为一行，因此需要reshape：

如下这种连接、即时销毁的方式虽然看着丑，但是效果还是可以的：

如下是采取这种方式链接后的DataFrame信息，其实难点不在于DataFrame多大，而是它在运算过程中的内存峰值会超过限制：

注意

1. 即时del掉不用的对象；
2. 对于category列的连接，使用union_categoricals；
3. 在不同类型的列连接时，结果类型会取大的那个，比如int8连接int64，那么结果就都是int64；
4. 关于category类型，不仅可以降低内存占用，而且还能加快运算速度，关键在于特征的取值可能数量是否远小于行数；

Kaggle竞赛链接

https://www.kaggle.com/c/web-traffic-time-series-forecasting

Kaggle kernel链接，该kernel已经设置为public，大家可以随意copy

https://www.kaggle.com/holoong9291/web-traffic-time-series-forecasting

最后

大家可以到我的Github上看看有没有其他需要的东西，目前主要是自己做的机器学习项目、Python各种脚本工具、数据分析挖掘项目以及Follow的大佬、Fork的项目等：
https://github.com/NemoHoHaloAi