为具有大量字符串的数据帧加速 PyArrow Parquet 到 Pandas

Question

我有一个我想经常查询的 pandas DataFrame（通过 API 以 ray 形式）。我正在尝试加快它的加载速度，但是将其转换为熊猫需要大量时间（3+s）。对于我的大多数数据集，它很快，但这个不是。我的猜测是因为其中 90% 是字符串。

[742461 rows x 248 columns]

磁盘上大约有 137MB。为了消除磁盘速度的影响，我将 .parq 文件放在了 tmpfs 挂载中。

现在我已经试过了：

• 使用 pyArrow Parquet (read_table) 读取 parquet，然后将其转换为 pandas（立即读入 table，但使用 to_pandas 需要 3 秒）
• 玩弄我在 pyarrow/parquet 中能想到的几乎所有 to_pandas 设置
• 使用 pd.from_parquet 读取它
• 从 Plasma 内存存储 (https://arrow.apache.org/docs/python/plasma.html) 中读取它并转换为 pandas。同样，阅读是即时的，但 to_pandas 需要时间。
• 将所有字符串转换为类别

关于如何在处理字符串时加快 pandas 转换，有人有什么好的建议吗？我有很多内核和内存。

我的最终结果想要成为 pandas DataFrame，因此我不受 parquet 文件格式的约束，尽管它通常是我的最爱。

问候， 尼克拉斯

Answer 1

最后，我通过更仔细地处理数据来减少时间，主要是通过删除空白值，确保我们有尽可能多的 NA 值（而不是空白字符串等），并对所有文本数据进行分类，小于50% 独特的内容。

我最终通过 PyArrow 生成了模式，这样我就可以创建具有自定义索引大小（int64 而不是 int16）的分类值，这样我的类别就可以保存更多值。最终数据量减少了 50%。