将33G数据集转为3G，这个案例值得学习

加粗样式几年前在StackOverflow上看到的一个问题，现在找不到了，当时记录了一点在草稿箱中

是个很好的学习案例，对于需要注意的地方也会进行提示

当加载数据集变大时，我们的系统可能会卡顿崩掉，这个案例是将33G数据压缩到了3.7G

依赖库

import pandas as pd
import gc
import glob
import os

pandas是常用的数据分析库之一，用于数据处理等

垃圾收集器 (GC) ，在处理大量数据时从内存中释放空间，从内存中删除不需要的东西

glob 库使用系统中的模式提取特定文件

os 库与操作系统交互并处理文件及其路径

分块（chunk）

chunk_size = 500000
num = 1
for chunk in pd.read_csv('test_data.csv', chunksize = chunk_size):
    chunk.to_csv('chunk' + str(num) + '.csv', index = False)
    gc.collect()
    num += 1

这里不能像处理小规模数据那样直接加载数据文件，会导致崩溃

可以使用“chunksize”拆分文件，此处为每个块选择50万行，可根据每个人任务&机器性能来定

这里‘gc.collect()’的使用非常巧妙且至关重要，可以避免内存错误

运行后得到若干个chunk

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然后查看是否可以读取chunk并检查信息

从打印输出可以看出，190列中有185列是float64类型，这也是pandas 总是将 float 数据加载为 float64 的常见问题之一

通过优化该部分，可以减少数据集中的一部分内存

所以将其转换为‘float16’或‘float32’以最小化内存使用，这里将其转换为“float16”

敲黑板了，请搞清楚你数据集这样转换是否会丢失数据精度！！！

可以看到转换为“float16”后，内存使用量大大减少

优化和拼接chunk文件

之前读取并优化了单个chunk文件，现在将拼接所有 23 个chunk文件并优化内存

使用‘glob’和‘os’ 方法访问到相应的文件，即（“*.csv”）

然后通过迭代读取所有文件，在迭代过程中将其从‘float64’转换为‘float16’并保存在列表中

紧接着将所有文件拼接保存在一个新的dataframe中

在dataframe中可以快速进行数据处理

将dataframe转换为文件格式

优化后的dataframe可以转换成任何文件格式

推荐feather，因为较为轻量，如下所示

读取优化后的文件

再次读取优化后的feather格式文件就不会出现任何内存错误

可以正常进行数据处理操作

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