這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會(huì)給大家?guī)碛嘘P(guān)使用pandas怎么對(duì)大文件進(jìn)行計(jì)數(shù)處理，文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
Pandas讀取大文件
要處理的是由探測(cè)器讀出的脈沖信號(hào)，一組數(shù)據(jù)為兩列，一列為時(shí)間，一列為脈沖能量，數(shù)據(jù)量在千萬級(jí)，為了有一個(gè)直接的認(rèn)識(shí)，先使用Pandas讀取一些
重慶分公司
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import pandas as pd
data = pd.read_table('filename.txt', iterator=True)
chunk = data.get_chunk(5)而輸出是這樣的：
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
這里，data只是個(gè)容器，pandas.io.parsers.TextFileReader。
使用astype可以實(shí)現(xiàn)dataframe字段類型轉(zhuǎn)換
輸出數(shù)據(jù)中，每組數(shù)據(jù)會(huì)多處一行，因?yàn)間et_chunk返回的是pandas.core.frame.DataFrame格式， 而data在讀取過程中并沒有指定DataFrame的columns，因此在get_chunk過程中，默認(rèn)將第一組數(shù)據(jù)作為columns。因此需要在讀取過程中指定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')輸出為
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存儲(chǔ)和索引
這里講一下DataFrame這個(gè)格式，與一般二維數(shù)據(jù)不同（二維列表等），DataFrame既有行索引又有列索引，因此在建立一個(gè)DataFrame數(shù)據(jù)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自動(dòng)設(shè)置。 而DataFrame的索引格式有很多
| 類型 | 說明 | 例子 |
|---|---|---|
| obj[val] | 選取單列或者一組列 | |
| obj.ix[val] | 選取單個(gè)行或者一組行 | |
| obj.ix[:,val] | 選取單個(gè)列或列子集 | |
| obj.ix[val1, val2] | 同時(shí)選取行和列 | |
| reindex方法 | 將一個(gè)或多個(gè)軸匹配到新索引 | |
| xs方法 | 根據(jù)標(biāo)簽選取單行或單列，返回一個(gè)Series | |
| icol,lrow方法 | 根據(jù)整數(shù)位置選取單列或單行，返回一個(gè)Series | |
| get_value,set_value | 根據(jù)行標(biāo)簽列標(biāo)簽選取單個(gè)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 |
如果我們直接把data拿來比較的話，相當(dāng)于data中所有的標(biāo)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運(yùn)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與Series之間運(yùn)算會(huì)將Series索引匹配到DataFrame的列，然后沿行一直向下廣播
如果令series1 = data[‘year']
data.sub(series1,axis=0)
則每一列都減去該series1，axis為希望匹配的軸,=0行索引，即匹配列，=1列索引，則按行匹配。
DataFrame的一些函數(shù)方法
這個(gè)就有很多了，比如排序和排名；求和、平均數(shù)以及方差、協(xié)方差等數(shù)學(xué)方法；還有就是唯一值（類似于集合）、值計(jì)數(shù)和成員資格等方法。
當(dāng)然還有一些更高級(jí)的屬性，用的時(shí)候再看吧
數(shù)據(jù)處理
在得到數(shù)據(jù)樣式后我們先一次性讀取數(shù)據(jù)
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)
對(duì)于一個(gè)2G大小，千萬級(jí)的數(shù)據(jù)，這個(gè)讀取速度還是挺快的。之前使用matlab load用時(shí)160多s，但是不知道這個(gè)是否把數(shù)據(jù)完全讀取了。然后只抽取脈沖信號(hào)，將負(fù)值歸0，因?yàn)闀?huì)出現(xiàn)一定的電子噪聲從而產(chǎn)生一定負(fù)值。
然后就需要定位脈沖信號(hào)中的能峰了，也就是findpeaks
這里用到了scipy.signal中的find_peaks_cwt，具體用法可以參見官方文檔
peaks = signal.find_peaks_cwt(pluse, np.arange(1, 10))，它返回找到的peaks的位置，輸入第一個(gè)為數(shù)據(jù)，第二個(gè)為窗函數(shù)，也就是在這個(gè)寬度的能窗內(nèi)尋找峰，我是這樣理解的。剛開始以為是數(shù)據(jù)的另一維坐標(biāo)，結(jié)果找了半天沒結(jié)果。不過事實(shí)上這個(gè)找的確定也挺慢的。
50w條的數(shù)據(jù)，找了足足7分鐘，我這一個(gè)數(shù)據(jù)3000w條不得找半個(gè)多小時(shí)，而各種數(shù)據(jù)有好幾十，恩。。這樣是不行的，于是想到了并行的方法。這個(gè)下篇文章會(huì)講到，也就是把數(shù)據(jù)按照chunksize讀取，然后同時(shí)交給(map)幾個(gè)進(jìn)程同時(shí)尋峰，尋完后返回(reduce)一起計(jì)數(shù)，計(jì)數(shù)的同時(shí)，子進(jìn)程再此尋峰。
在處理的時(shí)候碰到我自己的破 筆記本由于內(nèi)存原因不能load這個(gè)數(shù)據(jù)，并且想著每次copy這么大數(shù)據(jù)好麻煩，就把一個(gè)整體數(shù)據(jù)文件分割成了幾個(gè)部分，先對(duì)方法進(jìn)行一定的實(shí)驗(yàn)，時(shí)間快，比較方便。
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額..使用并行尋峰通過map/reduce的思想來解決提升效率這個(gè)想法，很早就實(shí)現(xiàn)了，但是，由于效果不是特別理想，所以放那也就忘了，今天整理代碼來看了下當(dāng)時(shí)記的些筆記，然后竟然發(fā)現(xiàn)有個(gè)評(píng)論…..我唯一收到的評(píng)論竟然是“催稿”=。=。想一想還是把下面的工作記錄下來，免得自己后來完全忘記了。
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)) # 返回一個(gè)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))由于對(duì)對(duì)進(jìn)程線程的編程不是很了解，其中走了很多彎路，嘗試了很多方法也，這個(gè)是最終效果相對(duì)較好的。
首先，通過 pd.readtable以chunksize=50000分塊讀取，edges為hist過程中的下統(tǒng)計(jì)box。
然后，apply_async為非阻塞調(diào)用findpeak，然后將結(jié)果返回給回調(diào)函數(shù)histcnt，但是由于回調(diào)函數(shù)除了進(jìn)程返回結(jié)果還有額外的參數(shù)，因此使用partial,對(duì)特定的參數(shù)賦予固定的值(edge和channel)并返回了一個(gè)全新的可調(diào)用對(duì)象，這個(gè)新的可調(diào)用對(duì)象仍然需要通過制定那些未被賦值的參數(shù)(findpeak返回的值)來調(diào)用。這個(gè)新的課調(diào)用對(duì)象將傳遞給partial()的固定參數(shù)結(jié)合起來，同一將所有參數(shù)傳遞給原始函數(shù)(histcnt)。(至于為啥不在histcnt中確定那兩個(gè)參數(shù)，主要是為了避免一直打開文件。。當(dāng)然，有更好的辦法只是懶得思考=。=)，還有個(gè)原因就是，apply_async返回的是一個(gè)對(duì)象，需要通過該對(duì)象的get方法才能獲取值。。
對(duì)于 apply_async官方上是這樣解釋的
Apply_async((func[, args[, kwds[, callback[, error_callback]]]])),apply()方法的一個(gè)變體，返回一個(gè)結(jié)果對(duì)象
如果指定回調(diào),那么它應(yīng)該是一個(gè)可調(diào)用的接受一個(gè)參數(shù)。結(jié)果準(zhǔn)備好回調(diào)時(shí),除非調(diào)用失敗,在這種情況下,應(yīng)用error_callback代替。
如果error_callback被指定,那么它應(yīng)該是一個(gè)可調(diào)用的接受一個(gè)參數(shù)。如果目標(biāo)函數(shù)失敗,那么error_callback叫做除了實(shí)例。
回調(diào)應(yīng)立即完成以來,否則線程處理結(jié)果將被封鎖。
不使用回調(diào)函數(shù)的版本如下，即先將所有子進(jìn)程得到的數(shù)據(jù)都存入peaks列表中，然后所有進(jìn)程完畢后在進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)數(shù)。
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))上述就是小編為大家分享的使用pandas怎么對(duì)大文件進(jìn)行計(jì)數(shù)處理了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進(jìn)行理解。如果想知道更多相關(guān)知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。
