어떻게 효율적으로 Pandas Dataframe을 하나 이상의 TFRecord 파일로 저장할 수 있을까요?

지금은 이미 처리된 데이터로 두 개의 데이터 프레임이 있습니다. 하나는 X_train이며(7백만 항목 * 200 열 이름이 있는 특징) 다른 하나는 training_y입니다(7백만 항목 * 1 레이블). 열 이름, 행 인덱스 등을 유지하면서 이를 효율적으로 TFrecord 파일에 저장하는 방법과 각 파일마다 100,000개의 항목이 포함되도록 원하고 있습니다. 모든 것을 TFrecord로 처리하면 tensorflow에 구현된 셔플링과 배치 기능을 활용할 수 있습니다. 이 파일 형식으로 2TB의 데이터를 쓸 필요가 있는데, 매우 효율적인 방법으로 레코드를 작성해야 할 것 같습니다.

Google에서 판다스 데이터 프레임을 TFRecords로 작성하는 방법를 검색해보았지만 좋은 예제를 찾지 못했습니다. 대부분의 예제에서는 열 단위, 행 단위로 tf.train.Example을 만들고 tf.python_io.TFRecordWriter를 사용하여 tfrecord 파일에 작성하도록 요구합니다. 그냥 확인하고 싶은 것은 이게 가장 좋은 방법인지 여부입니다.

내가 해결하려고 하는 문제에 대한 다른 제안이 있다면, 정말로 감사할 것입니다!

답변 1

여기에서 pandas df를 tfRecord로 작성하는 방법을 확인할 수 있습니다.

pandas-tfrecords를 설치하세요.

pip install pandas-tfrecords

시도해보세요.

import pandas as pd
from pandas_tfrecords import pd2tf, tf2pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c'], 'C': [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]})
# local
pd2tf(df, './tfrecords')
my_df = tf2pd('./tfrecords')

이것이 도움이 되기를 바랍니다.

답변 2

제목: 파이썬 판다스 데이터프레임을 더 효율적으로 TFRecord 파일로 저장하는 방법
서문: 이 문서는 파이썬의 판다스 라이브러리를 활용하여 데이터프레임을 더 효율적으로 TFRecord 파일로 저장하는 방법에 대해 설명합니다. TFRecord는 텐서플로우의 고성능 데이터 포맷으로, 대용량 데이터를 처리하고 저장하기 위해 사용됩니다. 이를 통해 데이터 처리 속도를 향상시킬 뿐만 아니라, 모델 학습 및 배포 시에도 효과적으로 사용할 수 있습니다.
본문:
1. 판다스 데이터프레임을 TFRecord로 저장하기 위해선 먼저 필요한 라이브러리를 가져와야 합니다. 판다스(pandas)와 텐서플로우(tf)를 설치한 후, 아래와 같은 코드를 작성해 봅시다.
```python
import tensorflow as tf
import pandas as pd
```
2. 데이터프레임을 TFRecord로 저장하기 전에는 각 column의 데이터 타입을 확인해야 합니다. 효율적인 데이터 저장과 불러오기를 위해서는 데이터 타입을 정확하게 명시하는 것이 중요합니다. 예를 들어 데이터프레임의 column 중 하나가 64비트 부동소수점(float64) 타입이라면, 텐서플로우의 tf.float64로 매핑해야 합니다.
3. 데이터프레임을 TFRecord로 저장하기 위해서는 데이터프레임을 레코드(record) 단위로 변환해야 합니다. 각 레코드는 텐서플로우의 Example 클래스에 저장됩니다. 아래의 함수를 통해 데이터프레임을 레코드로 변환하는 과정을 수행할 수 있습니다.
```python
def df_to_tfrecord(df, output_path):
writer = tf.io.TFRecordWriter(output_path)

for index, row in df.iterrows():
example = tf.train.Example()
for col_name, value in row.iteritems():
example.features.feature[col_name].float_list.value.append(value)
writer.write(example.SerializeToString())

writer.close()
```
4. 이제 데이터프레임을 TFRecord로 변환하는 함수가 준비되었습니다. 다음으로, 해당 함수를 호출하여 데이터프레임을 TFRecord 파일로 저장할 수 있습니다.
```python
df = pd.read_csv('data.csv') # 데이터프레임 로드
output_path = 'output.tfrecords' # 저장할 파일 경로
df_to_tfrecord(df, output_path)
```
5. 만약 데이터프레임이 너무 크거나 메모리에 로드할 수 없을 경우, 데이터를 조각내어 여러 개의 TFRecord 파일로 저장할 수 있습니다. 예를 들어, 10000개의 레코드가 있는 데이터프레임을 1000개의 레코드씩 조각내어 10개의 TFRecord 파일에 저장하고 싶다면 아래와 같이 코드를 작성할 수 있습니다.
```python
chunk_size = 1000 # 조각의 크기
num_chunks = len(df) // chunk_size # 조각의 개수
for i in range(num_chunks):
chunk_df = df[i * chunk_size:(i + 1) * chunk_size]
output_path = f'output_chunk_{i}.tfrecords'
df_to_tfrecord(chunk_df, output_path)
```
6. 마지막으로, TFRecord 파일을 다시 판다스 데이터프레임으로 읽어오는 방법도 알아봅시다. 아래의 코드를 통해 TFRecord 파일을 읽어 데이터프레임으로 변환할 수 있습니다.
```python
def tfrecord_to_df(input_path):
df = pd.DataFrame()

record_iterator = tf.io.tf_record_iterator(path=input_path)
for string_record in record_iterator:
example = tf.train.Example()
example.ParseFromString(string_record)
record_dict = {}

for key in example.features.feature:
record_dict[key] = example.features.feature[key].float_list.value[0]

df = df.append(record_dict, ignore_index=True)

return df
```
7. 위의 함수를 사용하여 TFRecord 파일을 판다스 데이터프레임으로 읽어올 수 있습니다.
```python
input_path = 'output.tfrecords' # 읽어올 파일 경로
reconstructed_df = tfrecord_to_df(input_path)
```
결론: 이렇게하면 데이터프레임을 효율적으로 TFRecord 파일로 저장 및 불러오는 방법을 알 수 있습니다. 이러한 방식은 대용량 데이터를 처리하고 저장하기 위해 텐서플로우에서 사용되는 고성능 데이터 포맷으로 간주됩니다. TFRecord를 사용하여 데이터 처리 속도를 향상시키고 모델 학습 및 배포 시에도 효과적으로 활용해 보세요.