使用pandas怎么对大文件进行计数处理-创新互联
这期内容当中小编将会给大家带来有关使用pandas怎么对大文件进行计数处理，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
Pandas读取大文件
要处理的是由探测器读出的脉冲信号，一组数据为两列，一列为时间，一列为脉冲能量，数据量在千万级，为了有一个直接的认识，先使用Pandas读取一些
import pandas as pd
data = pd.read_table('filename.txt', iterator=True)
chunk = data.get_chunk(5)而输出是这样的：
Out[4]: 332.977889999979 -0.0164794921875 0 332.97790 -0.022278 1 332.97791 -0.026855 2 332.97792 -0.030518 3 332.97793 -0.045776 4 332.97794 -0.032654
DataFram基本用法
这里，data只是个容器，pandas.io.parsers.TextFileReader。
使用astype可以实现dataframe字段类型转换
输出数据中，每组数据会多处一行，因为get_chunk返回的是pandas.core.frame.DataFrame格式， 而data在读取过程中并没有指定DataFrame的columns，因此在get_chunk过程中，默认将第一组数据作为columns。因此需要在读取过程中指定names即DataFrame的columns。
import pandas as pd
data = pd.read_table('filename.txt', iterator=True， names=['time', 'energe'])
chunk = data.get_chunk(5)
data['energe'] = df['energe'].astype('int')输出为
Out[6]:
| index | time | energe |
|---|---|---|
| 0 | 332.97789 | -0.016479 |
| 1 | 332.97790 | -0.022278 |
| 2 | 332.97791 | -0.026855 |
| 3 | 332.97792 | -0.030518 |
| 4 | 332.97793 | -0.045776 |
DataFram存储和索引
这里讲一下DataFrame这个格式，与一般二维数据不同（二维列表等），DataFrame既有行索引又有列索引，因此在建立一个DataFrame数据是
DataFrame(data, columns=[‘year', ‘month', ‘day'], index=[‘one', ‘two', ‘three'])
| year | month | day | |
|---|---|---|---|
| 0 | 2010 | 4 | 1 |
| 1 | 2011 | 5 | 2 |
| 2 | 2012 | 6 | 3 |
| 3 | 2013 | 7 | 5 |
| 4 | 2014 | 8 | 9 |
而pd.read_table中的names就是指定DataFrame的columns,而index自动设置。 而DataFrame的索引格式有很多
| 类型 | 说明 | 例子 |
|---|---|---|
| obj[val] | 选取单列或者一组列 | |
| obj.ix[val] | 选取单个行或者一组行 | |
| obj.ix[:,val] | 选取单个列或列子集 | |
| obj.ix[val1, val2] | 同时选取行和列 | |
| reindex方法 | 将一个或多个轴匹配到新索引 | |
| xs方法 | 根据标签选取单行或单列，返回一个Series | |
| icol,lrow方法 | 根据整数位置选取单列或单行，返回一个Series | |
| get_value,set_value | 根据行标签列标签选取单个值 |
exp: In[1]:data[:2]
Out[2]:
| year | month | day | |
|---|---|---|---|
| 0 | 2010 | 4 | 1 |
| 1 | 2011 | 5 | 2 |
In[2]:data[data[‘month']>5]
Out[2]:
| year | month | day | |
|---|---|---|---|
| 2 | 2012 | 6 | 3 |
| 4 | 2014 | 8 | 9 |
如果我们直接把data拿来比较的话，相当于data中所有的标量元素
In[3]:data[data<6]=0
Out[3]:
| year | month | day | |
|---|---|---|---|
| 0 | 2010 | 0 | 0 |
| 1 | 2011 | 0 | 0 |
| 2 | 2012 | 6 | 0 |
| 3 | 2013 | 7 | 0 |
| 4 | 2014 | 8 | 9 |
Pandas运算
series = data.ix[0] data - series
Out:
| year | month | day | |
|---|---|---|---|
| 0 | 0 | 0 | 0 |
| 1 | 1 | 1 | 1 |
| 2 | 2 | 2 | 2 |
| 3 | 3 | 3 | 4 |
| 4 | 4 | 4 | 8 |
DataFrame与Series之间运算会将Series索引匹配到DataFrame的列，然后沿行一直向下广播
如果令series1 = data[‘year']
data.sub(series1,axis=0)
则每一列都减去该series1，axis为希望匹配的轴,=0行索引，即匹配列，=1列索引，则按行匹配。
DataFrame的一些函数方法
这个就有很多了，比如排序和排名；求和、平均数以及方差、协方差等数学方法；还有就是唯一值（类似于集合）、值计数和成员资格等方法。
当然还有一些更高级的属性，用的时候再看吧
数据处理
在得到数据样式后我们先一次性读取数据
start = time.time()
data = pd.read_table('Eu155_Na22_K40_MR_0CM_3Min.csv', names=['time', 'energe'])
end = time.time()
data.index
print("The time is %f s" % (end - start))
plus = data['energe']
plus[plus < 0] = 0The time is 29.403917 s RangeIndex(start=0, stop=68319232, step=1)
对于一个2G大小，千万级的数据，这个读取速度还是挺快的。之前使用matlab load用时160多s，但是不知道这个是否把数据完全读取了。然后只抽取脉冲信号，将负值归0，因为会出现一定的电子噪声从而产生一定负值。
然后就需要定位脉冲信号中的能峰了，也就是findpeaks
这里用到了scipy.signal中的find_peaks_cwt，具体用法可以参见官方文档
peaks = signal.find_peaks_cwt(pluse, np.arange(1, 10))，它返回找到的peaks的位置，输入第一个为数据，第二个为窗函数，也就是在这个宽度的能窗内寻找峰，我是这样理解的。刚开始以为是数据的另一维坐标，结果找了半天没结果。不过事实上这个找的确定也挺慢的。
50w条的数据，找了足足7分钟，我这一个数据3000w条不得找半个多小时，而各种数据有好几十，恩。。这样是不行的，于是想到了并行的方法。这个下篇文章会讲到，也就是把数据按照chunksize读取，然后同时交给(map)几个进程同时寻峰，寻完后返回(reduce)一起计数，计数的同时，子进程再此寻峰。
在处理的时候碰到我自己的破 笔记本由于内存原因不能load这个数据，并且想着每次copy这么大数据好麻烦，就把一个整体数据文件分割成了几个部分，先对方法进行一定的实验，时间快，比较方便。
import pandas as pd
def split_file(filename, size):
name = filename.split('.')[0]
data = pd.read_table(filename, chunksize=size, names=['time', 'intension'])
i = 1
for piece in data:
outname = name + str(i) + '.csv'
piece.to_csv(outname, index=False, names = ['time', 'intension'])
i += 1
def split_csvfile(filename, size):
name = filename.split('.')[0]
data = pd.read_csv(filename, chunksize=size, names=['time', 'intension'])
i = 1
for piece in data:
outname = name + str(i) + '.csv'
piece = piece['intension']
piece.to_csv(outname, index=False)
i += 1额..使用并行寻峰通过map/reduce的思想来解决提升效率这个想法，很早就实现了，但是，由于效果不是特别理想，所以放那也就忘了，今天整理代码来看了下当时记的些笔记，然后竟然发现有个评论…..我唯一收到的评论竟然是“催稿”=。=。想一想还是把下面的工作记录下来，免得自己后来完全忘记了。
rom scipy import signal
import os
import time
import pandas as pd
import numpy as np
from multiprocessing import Pool
import matplotlib.pylab as plt
from functools import partial
def findpeak(pluse):
pluse[pluse < 0.05] = 0
print('Sub process %s.' % os.getpid())
start = time.time()
peaks = signal.find_peaks_cwt(pluse, np.arange(1, 10)) # 返回一个列表
end = time.time()
print("The time is %f s" % (end - start))
pks = [pluse[x] for x in peaks]
return pks
def histcnt(pks, edge=None, channel=None):
cnt = plt.hist(pks, edge)
res = pd.DataFrame(cnt[0], index=channel, columns=['cnt'])
return res
if __name__ == '__main__':
with Pool(processes=8) as p:
start = time.time()
print('Parent process %s.' % os.getpid())
pluse = pd.read_csv('data/samples.csv', chunksize=50000, names=['time', 'energe'])
channel = pd.read_csv('data/channels.txt', names=['value'])
edges = channel * 2
edges = pd.DataFrame({'value': [0]}).append(edges, ignore_index=True)
specal = []
for data in pluse:
total = p.apply_async(findpeak, (data['energe'],),
callback=partial(histcnt, edge=edges['value'], channel=channel['value']))
specal.append(total)
print('Waiting for all subprocesses done...')
p.close()
p.join()
print('All subprocesses done.')
spec = sum(specal)
plt.figure()
plt.plot(spec['cnt'])
spec.to_csv('data/spec1.csv', header=False)
print('every is OK')
end = time.time()
print("The time is %f s" % (end - start))由于对对进程线程的编程不是很了解，其中走了很多弯路，尝试了很多方法也，这个是最终效果相对较好的。
首先，通过 pd.readtable以chunksize=50000分块读取，edges为hist过程中的下统计box。
然后，apply_async为非阻塞调用findpeak，然后将结果返回给回调函数histcnt，但是由于回调函数除了进程返回结果还有额外的参数，因此使用partial,对特定的参数赋予固定的值(edge和channel)并返回了一个全新的可调用对象，这个新的可调用对象仍然需要通过制定那些未被赋值的参数(findpeak返回的值)来调用。这个新的课调用对象将传递给partial()的固定参数结合起来，同一将所有参数传递给原始函数(histcnt)。(至于为啥不在histcnt中确定那两个参数，主要是为了避免一直打开文件。。当然，有更好的办法只是懒得思考=。=)，还有个原因就是，apply_async返回的是一个对象，需要通过该对象的get方法才能获取值。。
对于 apply_async官方上是这样解释的
Apply_async((func[, args[, kwds[, callback[, error_callback]]]])),apply()方法的一个变体，返回一个结果对象
如果指定回调,那么它应该是一个可调用的接受一个参数。结果准备好回调时,除非调用失败,在这种情况下,应用error_callback代替。
如果error_callback被指定,那么它应该是一个可调用的接受一个参数。如果目标函数失败,那么error_callback叫做除了实例。
回调应立即完成以来,否则线程处理结果将被封锁。
不使用回调函数的版本如下，即先将所有子进程得到的数据都存入peaks列表中，然后所有进程完毕后在进行统计计数。
import pandas as pd
import time
import scipy.signal as signal
import numpy as np
from multiprocessing import Pool
import os
import matplotlib.pyplot as plt
def findpeak(pluse):
pluse[pluse < 0] = 0
pluse[pluse > 100] = 0
print('Sub process %s.' % os.getpid())
start = time.time()
peaks = signal.find_peaks_cwt(pluse, np.arange(1, 10))
end = time.time()
print("The time is %f s" % (end - start))
res = [pluse[x] for x in peaks]
return res
if __name__ == '__main__':
with Pool(processes=8) as p:
start = time.time()
print('Parent process %s.' % os.getpid())
pluse = pd.read_csv('data/sample.csv', chunksize=200000, names=['time', 'energe'])
pks = []
for data in pluse:
pks.append(p.apply_async(findpeak, (data['energe'],)))
print('Waiting for all subprocesses done...')
p.close()
p.join()
print('All subprocesses done.')
peaks = []
for i, ele in enumerate(pks):
peaks.extend(ele.get())
peaks = pd.DataFrame(peaks, columns=['energe'])
peaks.to_csv('peaks.csv', index=False, header=False, chunksize=50000)
channel = pd.read_csv('data/channels.txt', names=['value'])
channel *= 2
channel = pd.DataFrame({'value': [0]}).append(channel, ignore_index=True)
plt.figure()
spec = plt.hist(peaks['energe'], channel['value'])
# out.plot.hist(bins=1024)
# print(out)
# cnt = peaks.value_counts(bins=1024)
# cnt.to_csv('data/cnt.csv', index=False, header=False)
print('every is OK')
end = time.time()
print("The time is %f s" % (end - start))上述就是小编为大家分享的使用pandas怎么对大文件进行计数处理了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
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