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pandas - 熊猫数据透视表内存错误，大量可用内存

问题描述

关于我的 df 的信息：

RangeIndex: 14151145 entries, 0 to 14151144
Data columns (total 4 columns):
id    object
idf   object
ch    object
hr    uint8
dtypes: object(3), uint8(1)
memory usage: 337.4+ MB

我的系统有 120GB 内存，当我运行时：

dfp = df.pivot_table(index='id', columns=['idf','ch'],aggfunc='count')

我生成的数据透视表将有 10800 列。

我的内存消耗达到 35 GB 左右，然后出现内存错误。我无法理解这个问题，因为我有很多可用内存。

我在 JupyterNotebook 中运行代码。

标签： pandaspivot-table

解决方案

我找不到任何可以帮助我一次性处理所有数据的东西。

因此，将我的 df 切成n块 wrt 到ids，每个 id 可以有多个样本。

def partition(lst, n):
    division = len(lst) / float(n)
    return [ lst[int(round(division * i)): int(round(division * (i + 
    1)))] for i in range(n) ]

chunks_df = pd.DataFrame()

ids = dt_m['id'].unique()
part_ids=partition(ids,5)

i=0
gc.collect()
for lst in part_ids:
     chunks_df=chunks_df.append(dt_m[dt_m['id'].isin(lst)].PIVOT_OPERATION())

     print("{} batch done".format(i))
     i=i+1

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