簡單實用的pandas技巧：如何將內存佔用降低90%

文章選自DATAQUEST，作者：Josh Devlin，機器之心編譯，原文鏈接點此跳轉。

pandas 是一個 Python 軟體庫，可用於數據操作和分析。數據科學博客 http://Dataquest.io 發布了一篇關於如何優化 pandas 內存佔用的教程：僅需進行簡單的數據類型轉換，就能夠將一個棒球比賽數據集的內存佔用減少了近 90%，機器之心對本教程進行了編譯介紹。

當使用 pandas 操作小規模數據（低於 100 MB）時，性能一般不是問題。而當面對更大規模的數據（100 MB 到數 GB）時，性能問題會讓運行時間變得更漫長，而且會因為內存不足導致運行完全失敗。

儘管 Spark 這樣的工具可以處理大型數據集（100 GB 到數 TB），但要完全利用它們的能力，往往需要更加昂貴的硬體。而且和 pandas 不同，它們缺少豐富的用於高質量數據清理、探索和分析的功能集。對於中等規模的數據，我們最好能更充分地利用 pandas，而不是換成另一種工具。

在這篇文章中，我們將了解 pandas 的內存使用，以及如何只需通過為列選擇合適的數據類型就能將 dataframe 的內存佔用減少近 90%。

處理棒球比賽日誌

我們將處理 130 年之久的美國職業棒球大聯盟（MLB）比賽數據，這些數據來自 Retrosheet：http://www.retrosheet.org/gamelogs/index.html。

這些數據原來分成了 127 個不同的 CSV 文件，但我們已經使用 csvkit 合併了這些數據，並在第一行增加了列名稱。如果你想下載本文所用的這個數據版本，請訪問：https://data.world/dataquest/mlb-game-logs。

讓我們首先導入數據，並看看其中的前五行：

import pandas as pdgl = pd.read_csv(game_logs.csv)gl.head()

下面我們總結了一些重要的列，但如果你想了解所有的列，我們也為整個數據集創建了一個數據詞典：https://data.world/dataquest/mlb-game-logs/workspace/data-dictionary。

• date - 比賽時間
• v_name - 客隊名
• v_league - 客隊聯盟
• h_name - 主隊名
• h_league - 主隊聯盟
• v_score - 客隊得分
• h_score - 主隊得分
• v_line_score - 客隊每局得分排列，例如： 010000(10)00.
• h_line_score - 主隊每局得分排列，例如： 010000(10)0X.
• park_id - 比賽舉辦的球場名
• attendance- 比賽觀眾

我們可以使用 http://DataFrame.info() 方法為我們提供關於 dataframe 的高層面信息，包括它的大小、數據類型的信息和內存使用情況。

默認情況下，pandas 會近似 dataframe 的內存用量以節省時間。因為我們也關心準確度，所以我們將 memory_usage 參數設置為 deep，以便得到準確的數字。

gl.info(memory_usage=deep)

<class pandas.core.frame.DataFrame>RangeIndex: 171907 entries, 0 to 171906Columns: 161 entries, date to acquisition_infodtypes: float64(77), int64(6), object(78)memory usage: 861.6 MB

我們可以看到，我們有 171,907 行和 161 列。pandas 會自動為我們檢測數據類型，發現其中有 83 列數據是數值，78 列是 object。object 是指有字元串或包含混合數據類型的情況。

為了更好地理解如何減少內存用量，讓我們看看 pandas 是如何將數據存儲在內存中的。

dataframe 的內部表示

在 pandas 內部，同樣數據類型的列會組織成同一個值塊（blocks of values）。這裡給出了一個示例，說明了 pandas 對我們的 dataframe 的前 12 列的存儲方式。

你可以看到這些塊並沒有保留原有的列名稱。這是因為這些塊為存儲 dataframe 中的實際值進行了優化。pandas 的 BlockManager 類則負責保留行列索引與實際塊之間的映射關係。它可以作為一個 API 使用，提供了對底層數據的訪問。不管我們何時選擇、編輯或刪除這些值，dataframe 類和 BlockManager 類的介面都會將我們的請求翻譯成函數和方法的調用。

在 pandas.core.internals 模塊中，每一種類型都有一個專門的類。pandas 使用 ObjectBlock 類來表示包含字元串列的塊，用 FloatBlock 類表示包含浮點數列的塊。對於表示整型數和浮點數這些數值的塊，pandas 會將這些列組合起來，存儲成 NumPy ndarray。NumPy ndarray 是圍繞 C 語言的數組構建的，其中的值存儲在內存的連續塊中。這種存儲方案使得對值的訪問速度非常快。

因為每種數據類型都是分開存儲的，所以我們將檢查不同數據類型的內存使用情況。首先，我們先來看看各個數據類型的平均內存用量。

for dtype in [float,int,object]: selected_dtype = gl.select_dtypes(include=[dtype]) mean_usage_b = selected_dtype.memory_usage(deep=True).mean() mean_usage_mb = mean_usage_b / 1024 ** 2 print("Average memory usage for {} columns: {:03.2f} MB".format(dtype,mean_usage_mb))

Average memory usage for float columns: 1.29 MBAverage memory usage for int columns: 1.12 MBAverage memory usage for object columns: 9.53 MB

可以看出，78 個 object 列所使用的內存量最大。我們後面再具體談這個問題。首先我們看看能否改進數值列的內存用量。

理解子類型（subtype）

正如我們前面簡單提到的那樣，pandas 內部將數值表示為 NumPy ndarrays，並將它們存儲在內存的連續塊中。這種存儲模式佔用的空間更少，而且也讓我們可以快速訪問這些值。因為 pandas 表示同一類型的每個值時都使用同樣的位元組數，而 NumPy ndarray 可以存儲值的數量，所以 pandas 可以快速準確地返回一個數值列所消耗的位元組數。

pandas 中的許多類型都有多個子類型，這些子類型可以使用更少的位元組來表示每個值。比如說 float 類型就包含 float16、float32 和 float64 子類型。類型名稱中的數字就代表該類型表示值的位（bit）數。比如說，我們剛剛列出的子類型就分別使用了 2、4、8、16 個位元組。下面的表格給出了 pandas 中最常用類型的子類型：

一個 int8 類型的值使用 1 個位元組的存儲空間，可以表示 256（2^8）個二進位數。這意味著我們可以使用這個子類型來表示從 -128 到 127（包括 0）的所有整數值。

我們可以使用 numpy.iinfo 類來驗證每個整型數子類型的最大值和最小值。舉個例子：

import numpy as npint_types = ["uint8", "int8", "int16"]for it in int_types: print(np.iinfo(it))

Machine parameters for uint8---------------------------------------------------------------min = 0max = 255---------------------------------------------------------------Machine parameters for int8---------------------------------------------------------------min = -128max = 127---------------------------------------------------------------Machine parameters for int16---------------------------------------------------------------min = -32768max = 32767---------------------------------------------------------------

這裡我們可以看到 uint（無符號整型）和 int（有符號整型）之間的差異。這兩種類型都有一樣的存儲能力，但其中一個只保存 0 和正數。無符號整型讓我們可以更有效地處理只有正數值的列。

使用子類型優化數值列

我們可以使用函數 pd.to_numeric() 來對我們的數值類型進行 downcast（向下轉型）操作。我們會使用 DataFrame.select_dtypes 來選擇整型列，然後我們會對其數據類型進行優化，並比較內存用量。

# Were going to be calculating memory usage a lot,# so well create a function to save us some time!def mem_usage(pandas_obj): if isinstance(pandas_obj,pd.DataFrame): usage_b = pandas_obj.memory_usage(deep=True).sum() else: # we assume if not a df its a series usage_b = pandas_obj.memory_usage(deep=True) usage_mb = usage_b / 1024 ** 2 # convert bytes to megabytes return "{:03.2f} MB".format(usage_mb)gl_int = gl.select_dtypes(include=[int])converted_int = gl_int.apply(pd.to_numeric,downcast=unsigned)print(mem_usage(gl_int))print(mem_usage(converted_int))compare_ints = pd.concat([gl_int.dtypes,converted_int.dtypes],axis=1)compare_ints.columns = [before,after]compare_ints.apply(pd.Series.value_counts)

7.87 MB1.48 MB

我們可以看到內存用量從 7.9 MB 下降到了 1.5 MB，降低了 80% 以上。但這對我們原有 dataframe 的影響並不大，因為其中的整型列非常少。

讓我們對其中的浮點型列進行一樣的操作。

gl_float = gl.select_dtypes(include=[float])converted_float = gl_float.apply(pd.to_numeric,downcast=float)print(mem_usage(gl_float))print(mem_usage(converted_float))compare_floats = pd.concat([gl_float.dtypes,converted_float.dtypes],axis=1)compare_floats.columns = [before,after]compare_floats.apply(pd.Series.value_counts)

100.99 MB50.49 MB

我們可以看到浮點型列的數據類型從 float64 變成了 float32，讓內存用量降低了 50%。

讓我們為原始 dataframe 創建一個副本，並用這些優化後的列替換原來的列，然後看看我們現在的整體內存用量。

optimized_gl = gl.copy()optimized_gl[converted_int.columns] = converted_intoptimized_gl[converted_float.columns] = converted_floatprint(mem_usage(gl))print(mem_usage(optimized_gl))

861.57 MB

804.69 MB

儘管我們極大地減少了數值列的內存用量，但整體的內存用量僅減少了 7%。我們的大部分收穫都將來自對 object 類型的優化。

在我們開始行動之前，先看看 pandas 中字元串的存儲方式與數值類型的存儲方式的比較。

數值存儲與字元串存儲的比較

object 類型表示使用 Python 字元串對象的值，部分原因是 NumPy 不支持缺失（missing）字元串類型。因為 Python 是一種高級的解釋性語言，它對內存中存儲的值沒有細粒度的控制能力。

這一限制導致字元串的存儲方式很碎片化，從而會消耗更多內存，而且訪問速度也更慢。object 列中的每個元素實際上都是一個指針，包含了實際值在內存中的位置的「地址」。

下面這幅圖給出了以 NumPy 數據類型存儲數值數據和使用 Python 內置類型存儲字元串數據的方式。

在前面的表格中，你可能已經注意到 object 類型的內存使用是可變的。儘管每個指針僅佔用 1 位元組的內存，但如果每個字元串在 Python 中都是單獨存儲的，那就會佔用實際字元串那麼大的空間。我們可以使用 sys.getsizeof() 函數來證明這一點，首先查看單個的字元串，然後查看 pandas series 中的項。

from sys import getsizeofs1 = working outs2 = memory usage fors3 = strings in python is fun!s4 = strings in python is fun!for s in [s1, s2, s3, s4]: print(getsizeof(s))

60657474

obj_series = pd.Series([working out, memory usage for, strings in python is fun!, strings in python is fun!])obj_series.apply(getsizeof)

0 601 652 743 74dtype: int64

你可以看到，當存儲在 pandas series 時，字元串的大小與用 Python 單獨存儲的字元串的大小是一樣的。

使用 Categoricals 優化 object 類型

pandas 在 0.15 版引入了 Categorials。category 類型在底層使用了整型值來表示一個列中的值，而不是使用原始值。pandas 使用一個單獨的映射詞典將這些整型值映射到原始值。只要當一個列包含有限的值的集合時，這種方法就很有用。當我們將一列轉換成 category dtype 時，pandas 就使用最節省空間的 int 子類型來表示該列中的所有不同值。

為了了解為什麼我們可以使用這種類型來減少內存用量，讓我們看看我們的 object 類型中每種類型的不同值的數量。

gl_obj = gl.select_dtypes(include=[object]).copy()gl_obj.describe()

大概看看就能發現，對於我們整個數據集的 172,000 場比賽，其中不同（unique）值的數量可以說非常少。

為了了解當我們將其轉換成 categorical 類型時究竟發生了什麼，我們拿出一個 object 列來看看。我們將使用數據集的第二列 day_of_week.

看看上表，可以看到其僅包含 7 個不同的值。我們將使用 .astype() 方法將其轉換成 categorical 類型。

dow = gl_obj.day_of_weekprint(dow.head())dow_cat = dow.astype(category)print(dow_cat.head())

0 Thu1 Fri2 Sat3 Mon4 TueName: day_of_week, dtype: object0 Thu1 Fri2 Sat3 Mon4 TueName: day_of_week, dtype: categoryCategories (7, object): [Fri, Mon, Sat, Sun, Thu, Tue, Wed]

如你所見，除了這一列的類型發生了改變之外，數據看起來還是完全一樣。讓我們看看這背後發生了什麼。

在下面的代碼中，我們使用了 Series.cat.codes 屬性來返回 category 類型用來表示每個值的整型值。

dow_cat.head().cat.codes

0 41 02 23 14 5dtype: int8

你可以看到每個不同值都被分配了一個整型值，而該列現在的基本數據類型是 int8。這一列沒有任何缺失值，但就算有，category 子類型也能處理，只需將其設置為 -1 即可。

最後，讓我們看看在將這一列轉換為 category 類型前後的內存用量對比。

print(mem_usage(dow))print(mem_usage(dow_cat))

9.84 MB0.16 MB

9.8 MB 的內存用量減少到了 0.16 MB，減少了 98%！注意，這個特定列可能代表了我們最好的情況之一——即大約 172,000 項卻只有 7 個不同的值。

儘管將所有列都轉換成這種類型聽起來很吸引人，但了解其中的取捨也很重要。最大的壞處是無法執行數值計算。如果沒有首先將其轉換成數值 dtype，那麼我們就無法對 category 列進行算術運算，也就是說無法使用 Series.min() 和 Series.max() 等方法。

我們應該堅持主要將 category 類型用於不同值的數量少於值的總數量的 50% 的 object 列。如果一列中的所有值都是不同的，那麼 category 類型所使用的內存將會更多。因為這一列不僅要存儲所有的原始字元串值，還要額外存儲它們的整型值代碼。你可以在 pandas 文檔中了解 category 類型的局限性：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/categorical.html。

我們將編寫一個循環函數來迭代式地檢查每一 object 列中不同值的數量是否少於 50%；如果是，就將其轉換成 category 類型。

converted_obj = pd.DataFrame()for col in gl_obj.columns: num_unique_values = len(gl_obj[col].unique()) num_total_values = len(gl_obj[col]) if num_unique_values / num_total_values < 0.5: converted_obj.loc[:,col] = gl_obj[col].astype(category) else: converted_obj.loc[:,col] = gl_obj[col]

和之前一樣進行比較：

print(mem_usage(gl_obj))print(mem_usage(converted_obj))compare_obj = pd.concat([gl_obj.dtypes,converted_obj.dtypes],axis=1)compare_obj.columns = [before,after]compare_obj.apply(pd.Series.value_counts)

752.72 MB51.67 MB

在這個案例中，所有的 object 列都被轉換成了 category 類型，但並非所有數據集都是如此，所以你應該使用上面的流程進行檢查。

object 列的內存用量從 752MB 減少到了 52MB，減少了 93%。讓我們將其與我們 dataframe 的其它部分結合起來，看看從最初 861MB 的基礎上實現了多少進步。

optimized_gl[converted_obj.columns] = converted_objmem_usage(optimized_gl)

103.64 MB

Wow，進展真是不錯！我們還可以執行另一項優化——如果你記得前面給出的數據類型表，你知道還有一個 datetime 類型。這個數據集的第一列就可以使用這個類型。

date = optimized_gl.dateprint(mem_usage(date))date.head()

0.66 MB

0 187105041 187105052 187105063 187105084 18710509Name: date, dtype: uint32

你可能記得這一列開始是一個整型，現在已經優化成了 unint32 類型。因此，將其轉換成 datetime 類型實際上會讓內存用量翻倍，因為 datetime 類型是 64 位的。將其轉換成 datetime 類型是有價值的，因為這讓我們可以更好地進行時間序列分析。

pandas.to_datetime() 函數可以幫我們完成這種轉換，使用其 format 參數將我們的日期數據存儲成 YYYY-MM-DD 形式。

optimized_gl[date] = pd.to_datetime(date,format=%Y%m%d)print(mem_usage(optimized_gl))optimized_gl.date.head()

104.29 MB

0 1871-05-041 1871-05-052 1871-05-063 1871-05-084 1871-05-09Name: date, dtype: datetime64[ns]

在讀入數據的同時選擇類型

現在，我們已經探索了減少現有 dataframe 的內存佔用的方法。通過首先讀入 dataframe，然後在這個過程中迭代以減少內存佔用，我們了解了每種優化方法可以帶來的內存減省量。但是正如我們前面提到的一樣，我們往往沒有足夠的內存來表示數據集中的所有值。如果我們一開始甚至無法創建 dataframe，我們又可以怎樣應用節省內存的技術呢？

幸運的是，我們可以在讀入數據的同時指定最優的列類型。pandas.read_csv() 函數有幾個不同的參數讓我們可以做到這一點。dtype 參數接受具有（字元串）列名稱作為鍵值（key）以及 NumPy 類型 object 作為值的詞典。

首先，我們可將每一列的最終類型存儲在一個詞典中，其中鍵值表示列名稱，首先移除日期列，因為日期列需要不同的處理方式。

dtypes = optimized_gl.drop(date,axis=1).dtypesdtypes_col = dtypes.indexdtypes_type = [i.name for i in dtypes.values]column_types = dict(zip(dtypes_col, dtypes_type))# rather than print all 161 items, well# sample 10 key/value pairs from the dict# and print it nicely using prettyprintpreview = first2pairs = {key:value for key,value in list(column_types.items())[:10]}import pprintpp = pp = pprint.PrettyPrinter(indent=4)pp.pprint(preview)

{ acquisition_info: category, h_caught_stealing: float32, h_player_1_name: category, h_player_9_name: category, v_assists: float32, v_first_catcher_interference: float32, v_grounded_into_double: float32, v_player_1_id: category, v_player_3_id: category, v_player_5_id: category}

現在我們可以使用這個詞典了，另外還有幾個參數可用於按正確的類型讀入日期，而且僅需幾行代碼：

read_and_optimized = pd.read_csv(game_logs.csv,dtype=column_types,parse_dates=[date],infer_datetime_format=True)print(mem_usage(read_and_optimized))read_and_optimized.head()

104.28 MB

通過優化這些列，我們成功將 pandas 的內存佔用從 861.6MB 減少到了 104.28MB——減少了驚人的 88%！

分析棒球比賽

現在我們已經優化好了我們的數據，我們可以執行一些分析了。讓我們先從了解這些比賽的日期分布開始。

optimized_gl[year] = optimized_gl.date.dt.yeargames_per_day = optimized_gl.pivot_table(index=year,columns=day_of_week,values=date,aggfunc=len)games_per_day = games_per_day.divide(games_per_day.sum(axis=1),axis=0)ax = games_per_day.plot(kind=area,stacked=true)ax.legend(loc=upper right)ax.set_ylim(0,1)plt.show()

我們可以看到在 1920 年代以前，星期日的棒球比賽很少，但在上個世紀後半葉就變得越來越多了。

我們也可以清楚地看到過去 50 年來，比賽的日期分布基本上沒什麼大變化了。

讓我們再看看比賽時長的變化情況：

game_lengths = optimized_gl.pivot_table(index=year, values=length_minutes)game_lengths.reset_index().plot.scatter(year,length_minutes)plt.show()

總結和下一步

我們已經了解了 pandas 使用不同數據類型的方法，然後我們使用這種知識將一個 pandas dataframe 的內存用量減少了近 90%，而且也僅使用了一些簡單的技術：

• 將數值列向下轉換成更高效的類型
• 將字元串列轉換成 categorical 類型

如果你還想使用 pandas 處理更大規模的數據，可以參與這個互動式課程：https://www.dataquest.io/m/163/optimizing-dataframe-memory-footprint/16/next-steps。

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