판다스: df.groupby()는 대용량 데이터 세트에 대해 너무 느립니다. 대안적인 방법은 있나요?

저는 380만 개의 행과 한 개의 열이있는 판다스 데이터프레임을 가지고 있으며, 이들을 인덱스별로 그룹화하려고합니다.

인덱스는 고객 ID입니다. 인덱스별로 qty_liter를 그룹화하려고합니다:

df = df.groupby(df.index).sum()

그러나 연산을 완료하는 데에 시간이 오래 걸립니다. 매우 큰 데이터 세트를 다루는 대체 방법이 있나요?

다음은 df.info()입니다:

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 3842595 entries, -2147153165 to \N
Data columns (total 1 columns):
qty_liter    object
dtypes: object(1)
memory usage: 58.6+ MB

데이터는 다음과 같습니다:

답변 1

문제는 데이터가 숫자가 아니기 때문입니다. 문자열을 처리하는 데는 숫자를 처리하는 것보다 훨씬 오래 걸립니다. 먼저 다음을 시도해보세요:

df.index = df.index.astype(int)
df.qty_liter = df.qty_liter.astype(float)

그런 다음 groupby()를 다시 수행하세요. 훨씬 빨라질 것입니다. 그렇다면 처음부터 올바른 데이터 유형을 가지도록 데이터 로딩 단계를 수정할 수 있는지 확인해보세요.

답변 2

Pandas: df.groupby() 사용 시 데이터가 큰 경우 속도가 느립니다. 이에 대한 대체 방법은 무엇이 있을까요? 이 주제에 대한 SEO에 민감한 한국어 글을 작성하겠습니다.
제목: Pandas: 대용량 데이터셋에서 빠른 처리를 위한 df.groupby() 대안 방법은?
서문:
대량의 데이터를 처리할 때는 효율적인 코드 작성이 매우 중요합니다. Pandas는 데이터 조작과 분석에 유용한 기능을 제공하지만, df.groupby()와 같은 몇 가지 함수는 대용량 데이터셋의 처리 속도에서 문제를 야기할 수 있습니다. 이런 시나리오에서 우리는 어떤 대안 방법들을 고려할 수 있는지 알아보고자 합니다.
본문:
1. Cython을 사용한 직접 구현
Pandas는 Cython을 활용하여 C 언어로 작성되었습니다. 따라서 Python과 Cython을 함께 사용하여 효율적인 코드를 직접 구현할 수 있습니다. 데이터셋의 수집 논리를 직접 작성하고, 반복문을 활용하여 데이터를 그룹화하는 방식으로 작업할 수 있습니다. 이 방법은 자주 사용되는 기능에 최적화된 코드를 작성하여 성능을 향상시킬 수 있는 장점이 있습니다.
2. Dask 사용
Dask는 대용량 데이터셋을 병렬 처리하는 데 특화된 도구입니다. Pandas와 유사한 API를 제공하며, 내부적으로 여러 작은 작업으로 나누어 처리하는 방식으로 동작합니다. 이를 통해 데이터를 효율적으로 분산시키고, 병렬로 처리하여 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다. Dask를 활용하면 Pandas와 유사한 방식으로 코드를 작성할 수 있으므로, 기존 코드를 변경하지 않고도 성능 개선을 할 수 있습니다.
3. SQL 쿼리 활용
데이터베이스의 효율적인 집계 기능을 활용할 수도 있습니다. Pandas는 SQL 쿼리를 실행할 수 있는 기능을 제공하므로, 대용량 데이터 처리 시간을 단축시킬 수 있습니다. 데이터를 데이터베이스에 로드한 후, SQL을 사용하여 집계 작업을 수행할 수 있습니다. SQL은 대량의 데이터를 처리하는 데 최적화되어 있으므로, 처리 속도를 향상시킬 수 있는 장점이 있습니다.
결론:
Pandas의 df.groupby() 함수는 대용량 데이터셋을 처리할 때 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 하지만 Cython을 사용한 직접 구현, Dask의 활용, SQL 쿼리 사용 등 몇 가지 대안 방법들을 고려함으로써 이러한 속도 문제를 해결할 수 있습니다. 적절한 방법을 선택하고, 데이터 처리 과정을 최적화하여 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 노력해야 합니다.