我需要评估来自DEM模拟的1800个数据文件。每个数据文件在某个时间点有效,并包含粒子及其温度的列表。我想绘制一个粒子子集随时间变化的平均温度图。不幸的是,在评估一段时间后,我耗尽了内存。每个数据文件大约有15MB。下面是我所做的: import pandas as pdimport linecacheimport gc
path = "Ecentral particles for later crea
这是在Linux中,Python3.8。我使用ProcessPoolExecutor来加快大型数据文件列表的处理速度,但是由于它们都在每个进程中被复制,所以内存不足。我该如何解决这个问题?我的代码如下所示: # do some work on a single pandas DataFrame
# dfs is a
我正在使用as_pandas实用程序从impala.util读取从hive获取的dataframe格式的数据。但是,使用熊猫,我想我将无法处理大量的数据,而且速度也会变慢。我一直在阅读dask,它为读取大数据文件提供了极好的功能。我如何使用它有效地从蜂巢中获取数据。For richer pandas- -------
Da
我有一个在每一行包含numpy二维数组的pandas系列。它看起来是这样的: import numpy as nps = pd.Series([np.random.rand(4, 3) for i in range(0我需要把它存储在磁盘上。我通常使用.parquet处理大型数据文件,因为它的转换效率很高,但我担心它不能将numpy数组作为列处理。