使用500 GB内存时，取消旋转3.5 GB csv时，Pandas pd.melt抛出内存错误
在使用500 GB内存时，取消旋转3.5 GB的csv文件时，如果使用Pandas的pd.melt函数抛出内存错误，这可能是由于数据量过大导致内存不足引起的。解决这个问题的方法有以下几种：
- 内存优化：可以尝试对数据进行内存优化，减少内存占用。可以使用Pandas的一些内置函数，如astype()将数据类型转换为更小的类型，或者使用to_numeric()将数值列转换为更节省内存的类型。另外，可以使用chunksize参数来分块读取和处理数据，以减少内存压力。
- 分布式计算：如果单机内存无法满足需求，可以考虑使用分布式计算框架，如Apache Spark或Dask等，将数据分布在多台机器上进行处理。这样可以充分利用集群的计算资源，解决内存限制问题。
- 数据库存储：如果数据量过大无法一次性加载到内存中，可以考虑将数据存储在数据库中，使用数据库查询语言进行数据处理。可以选择适合大数据处理的数据库，如Hadoop、Hive、ClickHouse等。
- 压缩存储：如果数据量过大，可以考虑使用压缩算法对数据进行压缩存储，减少占用的磁盘空间。常见的压缩算法有gzip、bzip2、lz4等。在处理数据时，需要先解压缩再进行操作。
- 数据分析平台：如果需要频繁处理大规模数据，可以考虑使用专门的数据分析平台，如Apache Hadoop、Apache Spark等。这些平台提供了分布式计算和存储的能力，可以高效地处理大规模数据。
对于Pandas的pd.melt函数，它用于将宽格式的数据转换为长格式。在处理大规模数据时，可以考虑使用Pandas的chunksize参数来分块读取和处理数据，以减少内存压力。另外，如果需要对数据进行进一步的处理和分析，可以考虑使用其他数据分析工具，如Apache Spark等。
腾讯云提供了一系列与大数据处理相关的产品和服务，如腾讯云数据仓库（TencentDB）、腾讯云数据湖（Tencent Cloud Data Lake）、腾讯云数据计算（Tencent Cloud Data Compute）等。您可以通过访问腾讯云官方网站（https://cloud.tencent.com/）了解更多相关产品和详细信息。
相关·内容
1回答
使用500 GB内存时，取消旋转3.5 GB csv时，Pandas pd.melt抛出内存错误
python-3.x、pandas、csv、read.csv
使用500 GB内存时，取消透视3.5 GB csv时，Pandas pd.melt抛出内存错误。是否有任何解决方案/功能可用于解除巨型CSV文件的透视？当前的csv有超过5000列。
浏览 28提问于2019-04-26得票数 3
2回答
pandas read_csv内存消耗
python-3.x、pandas、memory、memory-management、out-of-memory
我正在阅读以csv格式存储的巨型熊猫( 18.1版本，特意) DataFrames (~总计30 GB)。但是，使用read_csv时，内存消耗会增长到初始csv的两倍。文件--> 60 GB。然而，这要慢得多，而且并没有真正减少内存的使用。我用4 GB的DataFrame试过了。在读取了DataFrame之后，该脚本仍然消耗了大约7 GB内存。下面是我的代
浏览 2提问于2017-01-01得票数 5
6回答
如何释放pandas数据帧使用的内存？
python、pandas、memory
我在pandas中打开了一个非常大的csv文件，如下所示。import pandas一旦我这样做了，我的内存使用量就增加了2 2GB，这是意料之中的，因为这个文件包含数百万行当我需要释放这个内存时，我的问题就出现了。我跑..。但是，我的内存使用率并没有下降。这
浏览 11提问于2016-08-23得票数 154
1回答
熊猫记忆使用不一致
python、pandas、memory
当我使用Pandas DataFrame时，内存有一些不一致之处。df = pd.read_csv('my_file.csv', dtype=columns_dtype)附加信息(但我认为这与此无关)：
my_file.csv的大小为888 Mb
浏览 1提问于2018-09-04得票数 6
1回答
使用pandas & boto3从s3读取csv文件时出现内存错误。“`python”中出错: free()：指针无效：
python、pandas、csv、amazon-s3、boto3
我正在尝试使用pandas & boto3从s3读取一个1.5 GB的文件。今天我不得不将一个36 GB深的文件转换成一个宽文件(1.5 GB)。我将1.5 GB的文件写入本地，并使用pandas.read_csv()检查是否一切正常。它读起来没有任何问题。
但在使用boto3读取时复制到s3后，由于奇怪的内存错误，代码会出错。该代码通常适用于300到1
浏览 13提问于2017-08-22得票数 0
回答已采纳
2回答
把巨大的dask数据格式写到拼板上，内存不足。
python、parquet、dask
我基本上是将一些csv文件转换为parquet。为此，我决定使用dask，在dask上读取csv并将其写回parquet。我正在使用一个大块，以满足客户的要求(500 MB)。csv的内存是15 GB或更大(直到50 GB)，这台机器有64 GB内存。每当我运行基本的to_parquet命令时，内存就开始增加，最终导致linux 杀死进程。有人知道为什么会出现这种
浏览 0提问于2019-03-04得票数 4
1回答
熊猫/达克-通过和聚集一个大的CSV的小组，破坏了记忆和/或花费了相当长的时间。
python、pandas、dataframe、dask
我正在尝试一个小型POC，尝试按&聚合来减少熊猫和Dask中来自大型CSV的数据，而且我观察到内存使用率很高和/或比我预期的处理时间慢。有没有人对蟒蛇/熊猫/杜克诺布有什么改进的建议？熊猫的，因为我用小块来处理CSV，所以我没有料到Dask的内存使用量会这么高，我在网上读到的所有信息都表明，Dask以blocksize指示的块来处理CSV，因此，内存的使用量应该是blocksize* size p
浏览 2提问于2021-02-11得票数 1
2回答
在循环中保存Matplotlib图时发生内存溢出
python、memory-management、matplotlib
我正在使用一个迭代循环来使用Matplotlib绘制soame数据。当代码保存了大约768个绘图时，它会抛出以下异常。RuntimeError: Could not allocate memory for image
我的电脑大约有3.5 GB的内存。有没有什么方法可以并行释放内存，这样内存就不会耗尽？
浏览 0提问于2013-05-03得票数 4
回答已采纳
1回答
随着Infinispan缓存Java堆大小增长过大
java、caching、garbage-collection、jboss6.x、infinispan
当我启动jboss时，java堆的大小是1.5Gb到2Gb。分配给jboss的最大内存的-Xmx设置是4Gb。
当我禁用Infinispan缓存时，堆内存的使用率保持在1.5Gb到2Gb之间。=>的问题是:当我启用Infinispan缓存时，java堆的大小会增长到3.5Gb/4Gb，这比预期的要高得多。因此，我希望内存<
浏览 3提问于2016-05-01得票数 0
回答已采纳
2回答
内存不足，无法继续执行Server 2008 R2中的程序
sql-server、sql-server-2008-r2
当我尝试执行一个大约为500 mb的SQL脚本时。Management抛出错误
我的系统内存是8GB，只有3GB是空闲的。我试过SQLCMD，但它不起作用。当我试图使用更高版本的备份( Server 2014)将数据库恢复到使用脚本方法的较低版本( Server 2008 R2)时，我遇到了这个问题。
浏览 6提问于2017-02-23得票数 2
回答已采纳
1回答
在Jupyter Notebook中读取一个巨大的.csv文件
python、pandas、csv、jupyter-notebook、pyarrow
我正在尝试从Jupyter Notebook (Python)的.csv文件中读取数据。 .csv文件大小为8.5G，7000万行，30列 当我尝试读取.csv时，我得到了错误。以下是我的代码 import pandas as pd
log = pd.read_csv('log_20100424.csv', engine = 'python') 我也试过使用pyarrow，但它不起作用impo
浏览 136提问于2020-04-24得票数 1
2回答
码头工人立即离开
docker
我已经设置了一个sql server docker容器，但是当我运行它时，它会出现错误。
然而，我有8Gb的内存在我的机器上，我有至少3.5GB的空闲时，运行码头。我尝试使用--
浏览 0提问于2019-04-16得票数 1
1回答
将csv文件读入python时CParserError
python-3.x、csv、pandas
我试图读取一个大的csv文件(约17 to )到使用熊猫模块。这是我的密码但是我一直收到CParserError错误消息
File "<ipython-input-3-3993cadd40d6>", line 1, in <module>
浏览 0提问于2017-02-04得票数 0
1回答
如何操作一个巨大的csv文件(> 12 to )？
python、csv、pandas、bigdata、data-analysis
我正在处理一个大约13 am、大约130,000,000行的巨大csv文件。我正在使用python，并尝试使用pandas库来处理它，我以前使用过这个库来做这类工作。然而，我以前总是处理少于2,000,000行或500MB的csv文件。对于这个巨大的文件，pandas似乎不再合适，因为当我尝试我的代码时，我的计算机就会死掉(2011年的MacBook专业版，内存为8 8GB )。有没有人能告诉我一种
浏览 1提问于2014-10-08得票数 1
1回答
Java进程(非堆)内存泄漏
java、performance、memory-leaks、native、jvm-arguments
问题描述：我们在web应用程序(在CQ5上)中面临以下问题：
系统配置详细信息：·系统内存: 7GB·Xmx: 3.5GB·Xms: 1GB·MaxPermGen: 300 GB·Max : 620 (一旦它超过6到6.5GB(系统内存达到7GB)，JVM就停止响应。(由于内存不足和大量分页活动)。然而，堆和permgen仍然保持在或低于3.8 (3.5+0.3) GB。这意味着非
浏览 2提问于2014-05-14得票数 1
1回答
熊猫MemoryError read_csv
python、python-3.x、pandas、csv、export-to-csv
我有1.csv文件，这个文件有5GB的内存。我也有熊猫用来移除重复的。但是每次我运行脚本时，我都会得到内存错误。df = df.drop_duplicates(['job_title',&#x
浏览 0提问于2019-08-27得票数 0
1回答
在训练深度学习模型时，如何处理大型csv文件？
python、tensorflow、keras、deep-learning
它是.csv格式的。它大约是2 2GB，现在，我只是使用pandas将整个数据加载到内存中。df = pd.read_csv('test.csv') 然后将所有内容提供给keras模型，然后像下面这样训练模型， model.fit(df, targets) 我想知道在处理大型数据集时，我还有什么其他选择大约10 GB (或)左右。我没有ram将所有内容加载到内存中，并将其传递给模型。我能想到的一种
浏览 11提问于2020-01-25得票数 4
1回答
pandas、bokeh和python 2.7组合出现内存错误
python、memory、pandas、bokeh
我有一个csv文件，大约是100MB的小。然后我有足够的内存，大约8 Gb。在运行时，保守估计，包含整个csv文件的pandas.DataFrames不会超过10个。因此，非常确定应该不需要超过2 Gb的内存。getsizeof(dataframe)也不会返回很大的数字。然后在一个函数中，我执行以下操作:找到一个有趣的值，让它成为一个大纲，比如电机电流。然后使用bokeh在图形中围绕该点绘制10秒(大约300个数据点)，此外，还可以绘制电机电压、电机速
浏览 0提问于2014-07-18得票数 0
1回答
熊猫合并两个DataFrames导致内存泄漏
pandas、dataframe、csv、merge、memory-leaks
我尝试过的：import pandas as pddf1 = pd.read_csv(path_of_csv1)resultant_df我使用的是熊猫版本1.1.0和python版本3.8.5。我正在使用Mac与8Gb Ram，并试图合并内部和外部的DataFr
浏览 4提问于2020-08-15得票数 1
回答已采纳
1回答
为什么报告的数据库大小(磁盘上)？与记忆中的不同
mysql、innodb
我的数据库包含三个表，分别有50k、50k和500万行。他们都是InnoDB。(最大的一个包含varchar256)。我有1.5GB的RAM，我想我会把所有表的引擎转换为内存。但是当我开始转换最大的表时，我得到了1114个错误。
经过一些研究，我发现max_heap_table_size仅为16 as。因此，我将max_heap_table_size和tmp_table_size设置为1GB。当我再次尝试转换时，我看到mysqld.exe进程的内存<e
浏览 1提问于2012-09-27得票数 5
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
