Chunks de Pandas: Trabajo con grandes conjuntos de datos

El análisis de grandes conjuntos de datos es una tarea común en la programación y ciencia de datos. Python, gracias a sus diversas bibliotecas, se ha convertido en una herramienta popular en este ámbito y uno de los mas utilizados es Pandas. Pandas es una biblioteca de código abierto que proporciona estructuras de datos de alta calidad y herramientas para análisis de datos en Python.

Cuando se trabaja con conjuntos de datos grandes en Pandas, el uso de chunks es una técnica que se puede emplear para la optimización del rendimiento y para reducir la memoria utilizada.

📋 Aquí podrás encontrar✍

¿Qué son los chunks de Pandas?
¿Por qué usar chunks de Pandas?
¿Como puedo usar Chunks de Pandas?
Ejemplos de Chunks de Pandas
Conclusión
Preguntas frecuentes

¿Qué son los chunks de Pandas?

Pandas permite trabajar con grandes conjuntos de datos a través de la opción de leer datos en "chunks". Estos chunks son fragmentos o trozos del conjunto de datos. El parámetro chunksize del método pd.read_csv divide el archivo en el número especificado de filas.

Por ejemplo, supongamos que tenemos un archivo CSV con un millón de filas. En lugar de intentar leer todas las filas de una vez, podemos leer el archivo por chunks de 100.000 filas. Esto permitiría trabajar con el archivo de manera más eficiente, al mismo tiempo que se pueden procesar datos de manera que ocupen menos memoria.

¿Por qué usar chunks de Pandas?

Los chunks de Pandas proporcionan una forma eficiente de trabajar con grandes conjuntos de datos. Aquí hay algunas razones por las que los chunks pueden ser útiles:

Optimización de la memoria: Cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos, la opción de leer datos en chunks puede ayudar a reducir el uso de memoria. En lugar de leer todo el conjunto de datos a la vez, se leen pequeñas partes de datos a la vez lo que permite que la memoria utilizada disminuya. Esto es especialmente útil cuando se trabaja con máquinas con recursos limitados como las computadoras portátiles.
Opciones de análisis adicionales: Cuando se tienen grandes conjuntos de datos, el análisis de ellos puede darnos mas información pero el tiempo requerido es mucho mayor. Al utilizar chunks de Pandas, se puede procesar el conjunto de datos más rápido, lo que nos permite realizar análisis adicionales como la búsqueda de patrones en los datos.
Velocidad del proceso: Dependiendo del hardware de las máquinas, trabajar con grandes cantidades de cosas a la vez puede acarrear una menor velocidad en el procesamiento de los datos. Por esta razón, el uso de chunks de Pandas puede ayudar a optimizar el rendimiento y a procesar la información más rápido.

En general, los chunks de Pandas ofrecen muchas ventajas que permiten optimizar la investigación y el análisis de grandes conjuntos de datos en Python.

¿Como puedo usar Chunks de Pandas?

Los chunks de Pandas se pueden utilizar a través del método pd.read_csv. Para utilizar este método, es necesario especificar el parámetro chunksize.

Un ejemplo de código de lectura de archivo CSV por chunks sería:

import pandas as pd

for chunk in pd.read_csv('archivo.csv', chunksize=100000):
#trabajar con los datos en el chunk

Como se puede observar en el código anterior, el archivo CSV se lee por chunks de 100.000 filas.

Además, se puede trabajar con los datos en cada chunk dentro del bucle for. Esto permite que la memoria utilizada se mantenga a un nivel constante durante todo el proceso de trabajo con el conjunto de datos.

Ejemplos de Chunks de Pandas

A continuación se muestran más ejemplos de código de cómo trabajar con chunks de Pandas:

Procesar la suma de valores por columna en un archivo CSV por chunks.

import pandas as pd

result = pd.DataFrame()

for chunk in pd.read_csv('archivo.csv', chunksize=100000):
result = pd.concat([result,chunk.sum()], axis=1)

final_result = result.sum(axis=1)

Este código procesa la suma de valores por columna en el archivo CSV por chunks.

Procesar todos campos numéricos con el cálculo de la media y la desviación estándar.

import pandas as pd
import numpy as np

result = pd.DataFrame()

for chunk in pd.read_csv('archivo.csv', chunksize=100000):
cols = chunk.select_dtypes(include=[np.number]).columns
result = pd.concat([result,chunk[cols].mean(),chunk[cols].std()],axis=1)

final_result = result.mean(axis=1)

Este código procesa la media y la desviación estándar de todos los campos numéricos del archivo CSV por chunks.

Conclusión

Los chunks de Pandas son una herramienta muy útil para trabajar con grandes conjuntos de datos en Python. La enseñanza de su uso es especialmente importante para aquellos trabajando en entornos con recursos limitados.

Recordemos que la posibilidad de leer datos fragmentados permite la optimización de la memoria utilizada, permite la implementación de opciones adicionales de análisis, y puede permitir procesar los datos más rápidamente.

Preguntas frecuentes

¿Pandas es libre?

Sí, Pandas es completamente de código abierto. Esto significa que cualquier persona puede ver y modificar el código fuente de la biblioteca.

¿Puedo utilizar otros formatos de archivo con Pandas?

Sí. Además de archivos CSV, Pandas es compatible con una serie de formatos de archivo, incluidos Excel, HTML, SQL, JSON y más.

¿Cuál es el tamaño máximo de archivo que puedo procesar con Pandas?

No hay un tamaño máximo de archivo establecido que pueda procesar Pandas. El tamaño del archivo procesado dependerá del hardware de la máquina y la memoria disponible.