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python - 合并熊猫数据框使用太多内存

问题描述

我正在将这个 Kaggle 竞赛作为我正在学习的课程的最后一个项目，为此，我试图复制这个笔记本，但他使用了一个函数来获取滞后的特性，它只是使用了太多对我的记忆。这是他的代码：

def lag_feature(df, lags, col):
    tmp = df[['date_block_num','shop_id','item_id',col]]
    for i in lags:
        shifted = tmp.copy()
        shifted.columns = ['date_block_num','shop_id','item_id', col+'_lag_'+str(i)]
        shifted['date_block_num'] += i
        df = pd.merge(df, shifted, on=['date_block_num','shop_id','item_id'], how='left')
    return df

在无法使用他的代码运行后，我做了一些细微的修改以尝试减少内存使用量，然后我开始使用 google colab，因为它的内存比我的笔记本电脑多，所以这是我的代码：

def lag_feature(df, lags, col):
  df = dd.from_pandas(df, chunksize=1000)
  tmp = df[['date_block_num','shop_id','item_id',col]]
  for i in lags:
    shifted = tmp[tmp.date_block_num + i <= 34].copy()
    shifted.columns = ['date_block_num','shop_id','item_id', col+'_lag_'+str(i)]
    shifted['date_block_num'] += i
    df = dd.merge(df, shifted, on=['date_block_num','shop_id','item_id'], how='left')
  return df.compute()

但是仍然使用了太多的内存，以至于我的代码使用了谷歌为这个函数调用提供的 10 Gb o 内存

sales_train = lag_feature(sales_train, [1, 2, 3, 12, 20], 'item_cnt_month')

有什么方法可以减少我的内存使用量？只是为了显示，这是我的数据框：

Int64Index: 2829445 entries, 0 to 3134798
Data columns (total 8 columns):
date                object
date_block_num      int8
item_cnt_day        float16
item_id             int16
item_price          float16
shop_id             int8
item_cnt_month      float16
item_category_id    int8
dtypes: float16(3), int16(1), int8(3), object(1)
memory usage: 152.9+ MB

只是为了添加更多信息，“date_block_num”列保留了一个数字，用于标识该功能发生在哪个月份，我想要做的是将前一个月的一些数据放入该行。因此，如果我的延迟为 1，则意味着我想从一个月前获取数据框中每个产品的数据，并将其添加到名为“feature_lag_1”的另一列中。例如，使用此数据框：

         date  date_block_num  item_cnt_day  item_id  item_price  shop_id  \
0  14.09.2013               8           1.0     2848        99.0       24   
1  14.09.2013               8           1.0     2848        99.0       24   
2  14.09.2013               8           1.0     2848        99.0       24   
3  01.09.2013               8           1.0     2848        99.0       24   
4  01.09.2013               8           1.0     2848        99.0       24   

   item_cnt_month  item_category_id
0             2.0                30
1             2.0                30 
2             2.0                30 
3             2.0                30 
4             2.0                30

这个函数调用：

sales_train = lag_feature(sales_train, [1], 'item_cnt_month')

我想要这个输出：

         date  date_block_num  item_cnt_day  item_id  item_price  shop_id  \
0  14.09.2013               8           1.0     2848        99.0       24   
1  14.09.2013               8           1.0     2848        99.0       24   
2  14.09.2013               8           1.0     2848        99.0       24   
3  01.09.2013               8           1.0     2848        99.0       24   
4  01.09.2013               8           1.0     2848        99.0       24   

   item_cnt_month  item_category_id  item_cnt_month_lag_1  
0             2.0                30                   3.0  
1             2.0                30                   3.0  
2             2.0                30                   3.0  
3             2.0                30                   3.0  
4             2.0                30                   3.0

标签： pythonpandasmemorydask

解决方案

您面临的内存问题可能是由于同一数据帧有多个（子）副本。在pandas中没有必要这样做，正如其他人指出的那样，该.shift功能可以实现您所需要的。

首先创建一个 pandas 数据框，它有两个商店，即 24 和 25。

df = pd.DataFrame({'shop_id':[24, 24, 24, 24, 24, 25, 25, 25, 25, 25],
                   'item_id': [2000, 2000, 2000, 3000, 3000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000], 
                   'date_block_num': [7, 8, 9, 7, 8, 5, 6, 7, 8, 9], 
                   'item_cnt_month': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]})

+-------+-------+--------------+--------------+
|shop_id|item_id|date_block_num|item_cnt_month|
+-------+-------+--------------+--------------+
|     24|   2000|             7|             1|
|     24|   2000|             8|             2|
|     24|   2000|             9|             3|
|     24|   3000|             7|             4|
|     24|   3000|             8|             5|
|     25|   1000|             5|             6|
|     25|   1000|             6|             7|
|     25|   1000|             7|             8|
|     25|   1000|             8|             9|
|     25|   1000|             9|            10|
+-------+-------+--------------+--------------+

在商店 24 中，有商品 2000 和 3000。

日期块 7 中有 1 个项目 2000，日期块 8 中有 2 个计数，依此类推。

目标是为该商店的该商品创建一个 item_cnt_month 滞后列，该列在 n 个月前具有 item_cnt_month 的值。

要创建滞后特征，您可以使用以下函数。

def lag_features(df, lags, group_cols, shift_col):
    """
    Arguments:
        df (pd.DataFrame)
        lags (list((int)): the number of months to lag by
        group_cols (list(str)): the list of columns that need to be the merged key
        shift_col (str): the column name that is to be shifted by
    """

    for lag in lags:
        new_col = '{0}_lag_{1}'.format(shift_col, lag)
        df[new_col] = df.groupby(group_cols)[shift_col].shift(lag)

    return df

通过调用

lags = [1, 2]
group_cols = ['shop_id', 'item_id']
shift_col = 'item_cnt_month'
order_col = 'date_block_num' 

df = df.sort_values(by=group_cols+[order_col], ascending=True)
df = lag_features(df, lags, group_cols, shift_col)

结果是这样的：

+-------+-------+--------------+--------------+--------------------+--------------------+
|shop_id|item_id|date_block_num|item_cnt_month|item_cnt_month_lag_1|item_cnt_month_lag_2|
+-------+-------+--------------+--------------+--------------------+--------------------+
|     24|   2000|             7|             1|                 NaN|                 NaN|
|     24|   2000|             8|             2|                 1.0|                 NaN|
|     24|   2000|             9|             3|                 2.0|                 1.0|
|     24|   3000|             7|             4|                 NaN|                 NaN|
|     24|   3000|             8|             5|                 4.0|                 NaN|
|     25|   1000|             5|             6|                 NaN|                 NaN|
|     25|   1000|             6|             7|                 6.0|                 NaN|
|     25|   1000|             7|             8|                 7.0|                 6.0|
|     25|   1000|             8|             9|                 8.0|                 7.0|
|     25|   1000|             9|            10|                 9.0|                 8.0|
+-------+-------+--------------+--------------+--------------------+--------------------+

请注意，由于没有显式连接，因此您需要使用.sort_values(all key columns and date column)

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