将非常大的 CSV 数据集加载到 Python 和 R 中，Pandas 陷入困境答案

【问题标题】：Loading very large CSV dataset into Python and R, Pandas struggles将非常大的 CSV 数据集加载到 Python 和 R 中，Pandas 陷入困境
【发布时间】：2018-04-13 00:50:43
【问题描述】：

我正在将一个巨大的 csv (18GB) 加载到内存中，并注意到 R 和 Python 之间存在很大差异。这是在 AWS ec2 r4.8xlarge which has 244 Gb of memory 上。显然这是一个极端的例子，但这个原则也适用于真实机器上的较小文件。

使用pd.read_csv 时，我的文件需要大约 30 分钟才能加载并占用 174Gb 的内存。基本上如此之多，以至于我无法用它做任何事情。相比之下，data.table 包中的 R 的 fread() 耗时约 7 分钟，内存仅为约 55Gb。

为什么 pandas 对象比 data.table 对象占用这么多内存？此外，为什么从根本上说 pandas 对象比磁盘上的文本文件大 10 倍？首先，.csv 并不是一种特别有效的数据存储方式。

【问题讨论】：

类似于https://stackoverflow.com/questions/17444679/reading-a-huge-csv-file
@RobertMc 不是熊猫
您使用的是 fread 的 1.10.5，它是新的，在开发中，但尚未在 CRAN 上？也可以试试paratext。
@roganjosh fread 在开发（即 1.10.5）中要快得多，这就是我问的原因。不，我并不是说它阅读不正确。 OP 还询问速度和内存使用情况。
没错，我正在尝试将其加载到内存中以在其上运行 sklearn 模型。我从中获取的数据库输出了这个巨大的 .tsv，这就是我遇到这个问题的原因。没错，将其转换为另一种格式（hdf、parquet、feather 等）可能是最好的，我只是想让管道尽可能简单。旁注：使用 data.table 将其读取到 R，将其写入羽毛，然后将羽毛读入 Python 总共需要大约 12 分钟，而直接使用 pd.read_csv 到 Python 需要大约 30 分钟。这对我来说太疯狂了。

标签： python r pandas csv data.table

【解决方案1】：

您将无法超越 fread 的速度，但就内存使用而言，我的猜测是您的整数在 python 中被读取为 64 位整数。

假设您的文件如下所示：

a,b
1234567890123456789,12345

在 R 中，你会得到：

sapply(fread('test.txt'), class)
#          a          b
#"integer64"  "integer"

而在 python 中（在 64 位机器上）：

pandas.read_csv('test.txt').dtypes
#a   int64
#b   int64

因此，您将在 python 中使用更多内存。您可以强制输入read_csv 作为解决方法：

pandas.read_csv('test.txt', dtype={'b': numpy.int32}).dtypes
#a   int64
#b   int32

小整数也将成为 R 和 python 对象比 .csv 文件占用更多空间的原因，例如.csv 文件中的“1”占用 2 个字节（char + 逗号或行尾），但在内存中占用 4 或 8 个字节。

【讨论】：

我认为这可能是正确的。我从没想过在 read_csv 中使用dtype 选项。此外，我的很多列都是二进制的，但我敢打赌它也将所有这些 1 和 0 视为大整数。二进制（或非常小的）整数是否有有效的 numpy 类型，或者我应该只使用int32？可能不会影响速度，但它绝对应该让它更小。谢谢。
您可以尝试使用int8。
我会试试的。知道是否有办法说“这一列是 int64，所有其他列都是 int8”？文档说您必须将其作为 dict 来执行，但我有几千列（因此文件很大），所以这似乎有点乏味。
我可能只是阅读前几行，根据名称创建字典，然后阅读整个内容。
好电话。那一点也不难。谢谢。