我如何通过分块或流来优化一个大型(不大)的Pandas迭代过程？ - 腾讯云开发者社区

在这个例子中，我将展示通过 DataLoader 类加载 MNIST 数据集，并比较在访问 dataset 属性前后的内存占用情况。尽管 MNIST 数据集本身并不是很大，但它有效地说明了我的观点。...这使得生成器在处理大量数据时具有很高的内存效率。在处理大型数据集时，生成器特别有用。生成器允许你一次生成或加载一个数据块，这有助于节省内存。这种方法为按需处理和迭代大量数据提供了一种更有效的方式。...下面是一个 ChunkProcessor 类的示例，该类使用生成器分块加载数据、处理数据并将数据保存到另一个文件中： import pandas as pd class ChunkProcessor...这样，它可以分块加载数据，并在加载下一个数据块时丢弃每个数据块。process_data方法对生成器进行迭代，以数据块为单位处理数据，并将每个数据块保存为单独的文件。...虽然 load_data 方法可以高效处理和迭代大型数据集，但它有限制。

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独家 | Python处理海量数据集的三种方法

然而，最流行的解决方法通常在以下描述的分类之中。 1. 通过优化数据类型来减少内存使用当使用Pandas从文件里加载数据的时候，如果不提前设定，通常会自动推断数据类型。...当在处理大型数据集时，需要你拥有对拟处理数据集的一些先验知识，因而会通过在内部使用pandas.NA而非numpy.nan来实现缺失值的最优数据类型。在纯粹探索未知数据集的时候该方法可能并不适用。...将数据分块当数据太大以至于与内存不相符，你可以使用Pandas的chunksize选项来将数据集分块，而非处理一大整块数据。...使用该选项创造迭代器对象用于浏览不同块，并像加载整个数据集时进行过滤或分析。...70dbc82b0e98）里，我提供了一个Pyspark的例子，对一个大于内存的数据集做探索性分析。

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多快好省地使用pandas分析大型数据集

特别是很多学生党在使用自己性能一般的笔记本尝试处理大型数据集时，往往会被捉襟见肘的算力所劝退。但其实只要掌握一定的pandas使用技巧，配置一般的机器也有能力hold住大型数据集的分析。...图1 本文就将以真实数据集和运存16G的普通笔记本电脑为例，演示如何运用一系列策略实现多快好省地用pandas分析大型数据集。...下面我们将循序渐进地探索在内存开销和计算时间成本之间寻求平衡，首先我们不做任何优化，直接使用pandas的read_csv()来读取train.csv文件： import pandas as pd raw...这样一来我们后续想要开展进一步的分析可是说是不可能的，因为随便一个小操作就有可能会因为中间过程大量的临时变量而撑爆内存，导致死机蓝屏，所以我们第一步要做的是降低数据框所占的内存：「指定数据类型以节省内存...：图8 如果有的情况下我们即使优化了数据精度又筛选了要读入的列，数据量依然很大的话，我们还可以以分块读入的方式来处理数据：「分块读取分析数据」利用chunksize参数，我们可以为指定的数据集创建分块读取

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某大厂面试题:如何只用python的内置函数处理10G的大文件并使使用内存最小

确认题目要求的数据存在了多行还是一行。使用第三方库很简单，pandas，numpy完全可以满足要求，那么使用内置函数怎么实现。如何进行性能优化。...要使内存尽可能的小，我想到了分片读，因为日期为顺序的，可以先分片，然后按照不同的偏移量，依次读一行然后顺序去筛选。读文件是IO操作，那是不是可以加一个线程去优化读的流程。...#1 如何实现分片读 python的全局解释器锁GIL对线程的影响 #2 #3 如何测试使用的内存大小，这里我为了方便观察内存引入了profile模块。...计算机的核心（CPU和内存），与其它设备之间数据转移的过程就是IO。比如数据从磁盘读入到内存，或内存的数据写回到磁盘，都是IO操作。在计算机的世界里，这就是IO的本质。...在我的上篇文章中讲了迭代器的本质。

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提高检索增强的相关性

我们将这个过程分成两个主要部分。第一个是嵌入流水线，它用嵌入填充向量数据库: 在这里，我们将考察三个可能导致糟糕结果的主要领域：次优的嵌入模型、低效的分块策略以及缺乏元数据过滤。...何时选择：您需要一个只需要API调用的简单解决方案，您可能需要为大型文档建立向量，成本不是问题。...优化分块策略输入文本的分割或“分块”是关键因素，它会显著影响生成输出的相关性和准确性。各种分块策略提供了独特的优势，适用于特定类型的任务。...该过程在LLM和AI代理(图中的AI聊天机器人)之间添加了一个循环，以促进这些迭代: 您可以在LangChain Cookbook的FLARE示例中看到FLARE的工作方式。...该过程称为“RAG融合”，如下所示: 这里的关键步骤是利用排名函数进一步优化ANN结果，以确定要使用的生成响应的最相关上下文。

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Pandas、Numpy性能优化秘籍（全）

pandas是基于numpy的数据处理工具，能更方便的操作大型表格类型的数据集。但是，随着数据量的剧增，有时numpy和pandas的速度就成瓶颈。...如下我们会介绍一些优化秘籍：里面包含了代码层面的优化，以及可以无脑使用的性能优化扩展包。 1、NumExpr NumExpr 是一个对NumPy计算式进行的性能优化。...4.1 按行迭代优化我们按行对dataframe进行迭代，一般我们会用iterrows这个函数。...使用eval表达式的一个经验是数据超过 10,000 行的情况下使用会有明显优化效果。...或者ray（dask是类似pandas库的功能，可以实现并行读取运行），是个支持分布式运行的类pandas库，简单通过更改一行代码import modin.pandas as pd就可以优化 pandas

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教你几招，Pandas 轻松处理超大规模数据

在资源受限的情况下，可以使用 Python Pandas 提供的一些功能，降低加载数据集的内存占用。可用技术包括压缩、索引和数据分块。在上述过程中需要解决一些问题，其中之一就是数据量过大。...是否有无需额外资金投入或时间开销的大数据解决方案呢？这个问题正中我的下怀。有多种技术可用于大数据处理，它们无需额外付出投资，也不会耗费大量加载的时间。...例如将 CSV 加载到 DataFrame，如果文件中包含数值，那么一个数值就需要 64 个字节存储。但可通过使用 int 格式截取数值以节省内存。...如果可预先确定数值不大于 32767，那么就可以使用 int16 或 int32 类型，该列的内存占用能降低 75%。...索引 vs 分块分块需读取所有数据，而索引只需读取部分数据。上面的函数加载了每个分块中的所有行，但我们只关心其中的一个州，这导致大量的额外开销。

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详解python中的pandas.read_csv()函数

本文中洲洲将进行详细介绍pandas.read_csv()函数的使用方法。一、Pandas库简介 pandas是一个Python包，并且它提供快速，灵活和富有表现力的数据结构。...总的来说Pandas是一个开源的数据分析和操作库，用于Python编程语言。它提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具，是数据科学、数据分析、机器学习等众多领域中不可或缺的工具之一。...易用性：Pandas提供了大量的方法和功能，使得数据清洗、处理和分析变得简单直观。高性能：Pandas在内部使用Cython或C语言编写，以提高性能，特别是在处理大型数据集时。...数据类型转换：在读取数据时，Pandas可能无法自动识别数据类型，这时可以通过dtype参数指定。性能考虑：对于非常大的CSV文件，考虑使用分块读取或优化数据处理流程以提高性能。...总结 Hello，各位看官老爷们好，我已经建立了CSDN技术交流群，如果你很感兴趣，可以私信我加入我的社群。

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AI作品|Pandas处理数据的几个注意事项

绘制说明以下内容是我调教AI撰写的，我的prompt如下： system：假设你是一个经验非常丰富的数据分析师的助理，正在帮助他撰写一些自媒体平台的文章 Q：使用pandas处理数据时有哪些注意事项...优化第一次：内容框架很好，但是我希望写成一篇1000字左右的文章，放在微信公众号中，每一个点都能写一些案例优化第二次：作为一篇文章来说，开篇和结尾都粗糙了一些，可以再润色一下么大家感受一下这篇AI...创作的文章的质量如何，作为业余做小众内容原创的人，在流量面前是无论如何都赢不了AI的。...df = df.fillna(df.mean()) 数据清洗数据清洗是数据处理过程中的一个关键步骤，可以去除重复项、异常值等。...，可以采用分块处理或者利用向量化运算等方法进行优化。

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Python 数据解析：从基础到高级技巧

数据解析是从结构化或非结构化数据源中提取有用信息的过程，通常在数据清洗、数据分析和可视化之前进行。本文将深入探讨Python在数据解析中的应用，从基础知识到高级技巧，为读者提供全面的指南。...正则表达式正则表达式是一种强大的文本模式匹配工具，Python通过内置的re模块支持正则表达式操作。正则表达式可用于从文本中提取数据、搜索、替换等操作。...接下来，我们将深入探讨错误处理、性能优化以及实际应用案例。13. 错误处理和日志记录在数据解析过程中，可能会遇到各种错误，如网络请求失败、文件不存在或数据格式不正确。...性能优化数据解析可能涉及大量数据，因此性能优化是关键。一些优化技巧包括使用生成器来逐行处理数据、使用多线程或多进程来并行处理数据等。...通过本文提供的基础和高级技巧，读者将能够更好地利用Python进行数据解析，从而应对各种数据处理和分析需求。

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RAG流程优化（微调）的4个基本策略

通过使用一些优化策略，可以有效提升检索增强生成系统的性能和输出质量，使其在实际应用中能够更好地满足需求。 RAG简单回顾 RAG主要有两个过程。...我们先总结RAG过程中的可以优化的关键点: 1、分块方法:优化块大小确保有意义和上下文相关的数据段。 2、嵌入模型:选择和微调模型以改进语义表示。 3、向量搜索方法:选择有效的相似度量和搜索参数。...在提示中提供示例可以引导模型获得更准确和相关的输出，提示词的修改不涉及代码的改变，所以这里我们就不进行演示了总结优化检索增强生成(RAG是一个迭代过程，它在很大程度上取决于应用程序的特定数据和上下文...我们探讨了四种关键优化方向:细化分块方法、选择和微调嵌入模型、选择有效的向量搜索方法以及制作精确的提示。这些组件中的每一个都在提高RAG系统的性能方面起着至关重要的作用。...优化RAG的过程是需要持续的测试的，从失败中学习，以及做出明智的调整。需要采用迭代方法，才能定制出适合自己的AI解决方案，更有效地满足特定需求。

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【Python 数据科学】Dask.array：并行计算的利器

和Numpy类似，我们可以通过传入一个列表或元组来创建一个一维数组： import dask.array as da # 创建一维Dask数组 arr = da.array([1, 2, 3, 4,...可以通过传入一个Numpy数组或指定数组的维度来创建一个多维数组： import dask.array as da import numpy as np # 创建一个Numpy数组 data = np.random.random...3.2 调整分块大小在Dask.array中，我们可以通过da.rechunk函数来调整数组的分块大小。...然而，在小规模数据集或简单计算任务的情况下，Numpy和Pandas可能更适合。Numpy和Pandas在功能和性能上更加全面，因为它们是专门针对数组和表格数据的库。 10....通过调整数组的分块大小、使用广播功能、使用原地操作等优化技巧，我们可以进一步提高Dask.array的性能。

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Pandas高级教程——性能优化技巧

Python Pandas 高级教程：性能优化技巧 Pandas 是数据科学和分析领域中使用最广泛的库之一，但在处理大型数据集时，性能可能成为一个挑战。...使用 Dask 进行并行处理 Dask 是一个用于并行计算的库，可以与 Pandas 配合使用，加速处理大型数据集的操作。...使用 Pandas Profiling 进行性能分析 Pandas Profiling 是一个用于生成数据报告的库，可以帮助你了解数据集的性能瓶颈。...性能测试与优化使用 %timeit 或 timeit 模块对不同的实现方式进行性能测试，并选择最优的方法。...# 使用 %timeit 进行性能测试 %timeit df['new_column'] = df['old_column'] * 2 通过结合以上技巧，你可以有效地优化 Pandas 代码，提高处理大型数据集的效率

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GenAI技术栈架构指南—10 个工具

换句话说，它应该包含训练大型语言模型、MLOps 工具、分布式训练等所需的计算能力。基于这一思路，我们撰写了另一篇关于如何使用现代数据湖参考架构来支持 AI/ML 需求的论文。...下图展示了现代数据湖参考架构，其中突出了生成式 AI 所需的功能。来源：现代数据湖中的 AI/ML 这两篇论文都没有提到特定的供应商或工具。我现在想讨论构建现代数据湖所需的供应商和工具。...分布式训练分布式模型训练是在多个计算设备或节点上同时训练机器学习模型的过程。这种方法可以加快训练过程，尤其是在需要大型数据集来训练复杂模型时。...为生成式 AI 做准备时的第一步是构建一个流水线，该流水线仅获取已批准与生成式 AI 一起使用的文档，并将它们放入您的向量数据库中。对于大型全球组织来说，这可能是生成式 AI 解决方案最困难的任务。...文档流水线应将文档转换为文本，对文档进行分块，并将分块文本通过嵌入模型运行，以便可以将它的向量表示保存到向量数据库中。幸运的是，一些开源库可以针对许多常见文档格式执行此操作。下面列出了一些库。

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教你快速上手AI应用——吴恩达AI系列教程第二课

在这篇博客中,我们将介绍吴恩达AI系列教程的第二部分,教你如何快速上手AI应用——我们将学习如何通过langchain构建向量数据库从而封装一本书,然后我们可以通过提问获取这本书相应的问题。...它提供了一套工具、组件和接口，可简化创建由大型语言模型 (LLM) 和聊天模型提供支持的应用程序的过程。...当我们获得一个大的传入文档时，我们首先将其分成较小的块，因为我们可能无法将整个文档传递给语言模型，因此采用分块 embedding 的方式储存到向量数据库中。这就是创建索引的过程。...embedding ,当文档非常大的时候,我们需要对文档进行分块处理,因为如果在较大文件的情况下我们的索引和提取会占用较大的内存使得效率变得很低,但是在此次小实验中,我们的文档并不大所以不需要进行分块处理...,同时我们可以打开第一个文档:图片你可以看到,第一个文档的确是关于防晒的衬衫相关的内容如何回答跟我们文档相关的问题要回答和我们文档相关的问题我们需要通过检索器支持查询和返回文档的方法,并且通过导入语言模型的方式进行文本生成并返回自然语言响应所以我们应该先做的第一步是创建检索器通用接口以及导入语言模型

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向量化操作简介和Pandas、Numpy示例

在本文中，我们将探讨什么是向量化，以及它如何简化数据分析任务。什么是向量化? 向量化是将操作应用于整个数组或数据系列的过程，而不是逐个遍历每个元素。...在Pandas中可以对整个列或Series执行操作，而无需编写显式循环。这种高效的方法利用了底层优化的库，使您的代码更快、更简洁。...向量化的好处在Pandas中向量化提供了几个好处: 效率:操作针对性能进行了优化，并且比传统的基于循环的操作快得多，特别是在大型数据集上。...传统的基于循环的处理在许多编程场景中，可能需要对数据元素集合执行相同的操作，例如逐个添加两个数组或对数组的每个元素应用数学函数。一般都会使用循环一次迭代一个元素并执行操作。...总结 Pandas和NumPy等库中的向量化是一种强大的技术，可以提高Python中数据操作任务的效率。可以以高度优化的方式对整个列或数据集合执行操作，从而生成更快、更简洁的代码。

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评估 RAG 的神器来啦！TruLens + Milvus=？

构建 RAG 在构建高效的 RAG 式 LLM 应用程序时，我们有许多可以优化的配置，不同配置的选择极大影响了检索质量。...检索参数的选择检索到的上下文数量(top-K) 分块大小当进行检索时，top-K 是一个重要参数，它控制检索到的上下文分块数量。更高的 top-K 意味着检索到所需信息的可能性越高。...下文中将基于城市百科文章构建问答 RAG 应用并展示不同的配置选择是如何影响应用性能的。在搭建过程中，我们使用 LlamaIndex 作为该应用的框架。...本例中，我们使用最大值衡量相关度，大家在上手过程中也可使用其他指标，如平均值或最小值。...否则如果使用其他向量数据库，我们可能需要重复缓慢的实例化过程。每次迭代，我们将索引参数选择传给 MilvusVectorStore 和使用存储上下文的应用。

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数据管道Dataset

如果需要训练的数据大小不大，例如不到1G，那么可以直接全部读入内存中进行训练，这样一般效率最高。但如果需要训练的数据很大，例如超过10G，无法一次载入内存，那么通常需要在训练的过程中分批逐渐读入。...其中通过Numpy array, Pandas DataFrame, 文件路径构建数据管道是最常用的方法。...模型训练的耗时主要来自于两个部分，一部分来自数据准备，另一部分来自参数迭代。参数迭代过程的耗时通常依赖于GPU来提升。而数据准备过程的耗时则可以通过构建高效的数据管道进行提升。...以下是一些构建高效数据管道的建议。 1，使用 prefetch 方法让数据准备和参数迭代两个过程相互并行。...3，使用 map 时设置num_parallel_calls 让数据转换过程多进行执行。 ? ? 4，使用 cache 方法让数据在第一个epoch后缓存到内存中，仅限于数据集不大情形。 ? ?

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别再「浪费」GPU了，FlashAttention重磅升级，实现长文本推理速度8倍提升

最近，像 ChatGPT 或 Llama 这样的大型语言模型（LLM）引起了前所未有的关注。然而，它们的运行成本仍然极高。...LLM 推理（或「解码」）是一个迭代的过程：token 逐个生成。生成包含 N 个 token 的完整句子需要通过模型进行 N 次前向传递。...在这些情境中，注意力操作在推理过程中占据了相当大的时间比例。在扩展 batch size 维度时，即使上下文相对较短，注意力也可能成为一个瓶颈。...Flash-Decoding 主要有三个工作步骤：首先，将键 / 值分成更小的块；使用 FlashAttention 并行计算查询与每个这些分块的注意力，为每行和每个分块额外写入一个标量值：注意力值的...log-sum-exp 最后，通过对所有分块进行归约来计算实际输出，使用 log-sum-exp 来调整每个分块的贡献。

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如何使用 Python 统计分析 access 日志？

那么，我们的需求来了，如何通过分析 access 日志，获取每个接口网关处理时间最大值、最小值、平均值及访问量。这里我扩展了获取每个接口网关处理时间的统计分析，方便我们对接口的性能评估。...那么这里我们只需要将日志中 duration 字段存放到 pandas 的基础数据结构 DataFrame 中，然后通过分组、数据统计功能就可以实现。...整个工程一共包括 4 个部分：第一个部分为数据加载，首先我们通过 open 文件读数据加载到内存中。...因此在此使用 for line in fo 迭代的方式，基本不占内存实现懒加载；第二步为数据预处理。...pandas；第三步为数据分析，Pandas 提供了 IO 工具可以将大文件分块读取，使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat 连接 DataFrame，然后使用 Pandas 常用的统计函数分析

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Python太慢？那是你没用对方法！

独家 | Python处理海量数据集的三种方法

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