Pandas 是常用的 Python 软件库，可用于数据操作和分析。在进行数据分析时，导入数据(例如pd.read_csv)几乎是必需的，但对于大的CSV，可能会需要占用大量的内存和读取时间，这对于数据分析时如果需要Reloading原始数据的话会非常低效。Dataquest.io 发布了一篇关于如何优化 pandas 内存占用的教程，仅需进行简单的数据类型转换，就能够将一个棒球比赛数据集的内存占用减少了近 90%，而pandas本身集成上的一些压缩数据类型可以帮助我们快速读取数据。 作者知乎：https://www.zhihu.com/people/bei-ke-er-1-34/activities
1. 内存优化
一个现象是，在使用pandas进行数据处理的时候，加载大的数据或占用很大的内存和时间，甚至有时候发现文件在本地明明不大，但是用pandas以DataFrame形式加载内存中的时候会占用非常高的内存。
这里首先考虑python中的子类型(subtype)。pandas 内部将数值表示为 NumPy ndarrays，因为 pandas 表示同一类型的每个值时都使用同样的字节数，而 NumPy ndarray 可以存储值的数量，所以 pandas 可以快速准确地返回一个数值列所消耗的字节数。下表给出的各子类型所占的字节数。
关于数据存储，有这样一个比方，内存相当于仓库，数字相当于货物，数字需要装到箱子里才能堆到仓库。现在有小，中，大三种箱子，我们一个个数字用小箱子就可以装好，然后堆到仓库去，而现在pandas的处理逻辑是，如果你不告诉用哪个箱子，我都会用最大的箱子去装，这样仓库很快就满了。OK，这就是有时候DataFrame内存占用过高的原因。
所以这里有个简单的思路是：我依次去遍历数据的所有列，检查每一列的数值范围包含在哪个最近的子类区间。我们可以用np.iinfo()来获取子类的范围，例如：np.iinfo(np.int8).min为-128, np.iinfo(np.int8).max为127，也就是在数据不溢出的前提下，in8的数值范围是-128～127,由前面可以知道，如果一个数为int型，pandas读进来后就是int64的类型，也就是占8 bytes，如果这列数最大为100,最小为1,那么用int64去存储他显然浪费了内存，所以我们可以astype他的类型为in8，这样相当于对内存进行了一个压缩优化，可以减小不少的内存，同等硬件条件下，处理数据变得更高效。
同样对float类型数据也做相同的处理。对于object型，下图对比展示了数值型数据怎样以Numpy数据类型存储，和字符串怎样以Python内置类型进行存储的：
和数值类数据不同， object 类型的内存使用是可变的。尽管每个指针仅占用 1 字节的内存，但如果每个字符串在 Python 中都是单独存储的，那就会占用实际字符串那么大的空间。
解决的办法是：pandas 在 0.15 版引入了 Categorials。category 类型在底层使用了int值来表示一个列中的值，而不是使用原始值。pandas 使用一个单独的映射词典将这些int值映射到原始值。只要当一个列包含有限的值的集合时，这种方法就很有用。当我们将一列转换成 category dtype 时，pandas 就使用最节省空间的 int 子类型来表示该列中的所有不同值。所以我们可以将object型数据astype成category 类型以优化存储空间。
2. 采用压缩格式存储
通常，在构建复杂数据模型时，可以方便地对数据进行一些预处理。例如，如果您有10年的分钟频率耗电量数据，即使你指定格式参数，只需将日期和时间转换为日期时间可能需要20分钟。你真的只想做一次，而不是每次运行你的模型，进行测试或分析。你可以在此处执行的一项非常有用的操作是预处理，然后将数据存储在已处理的表单中，以便在需要时使用。但是，如何以正确的格式存储数据而无需再次重新处理？如果你要另存为CSV，则只会丢失datetimes对象，并且在再次访问时必须重新处理它。
Pandas本身有内置的解决方案，例如 HDF5和feather format ， HDF5是一种专门用于存储表格数据阵列的高性能存储格式。Pandas的 HDFStore 类允许你将DataFrame存储在HDF5文件中，以便可以有效地访问它，同时仍保留列类型和其他元数据。它是一个类似字典的类，因此您可以像读取Python dict对象一样进行读写。而feather format也是内置的一个压缩格式，在读取的时候会获得更快的加速。
3. 优化效果展示
这里我将这种优化方法写成一个类，并分别提供数据的压缩优化以及读取加速的API，以方便去使用他：GitHub[1]
可以看出，原CSV文件占用内存为616.95MB，优化内存后的占用仅为173.9MB，且相对于原来pd.read_csv的7.7s的loading time,读入优化后的预处理数据文件能很大程度上的加速了读取。
Reference
[1].https://www.kaggle.com/arjanso/reducing-dataframe-memory-size-by-65
[2].https://zhuanlan.zhihu.com/p/56541628
[3].https://blog.csdn.net/weiyongle1996/article/details/78498603
GitHub:
[1]
GitHub: https://github.com/lixiangwang/optimization-of-pandas-for-large-CSV
推荐原创干货阅读： 【Deep Learning】为什么卷积神经网络中的“卷积”不是卷积运算?【手把手AI项目】一、安装win10+linux-Ubuntu16.04的双系统(全网最详细) 聊聊近状， 唠十块钱的【Deep Learning】详细解读LSTM与GRU单元的各个公式和区别【TOOLS】在云服务器上托管执行自己的python3工程程序 公众号：AI蜗牛车 保持谦逊、保持自律、保持进步
点个在看,么么哒！