Pandas管理Dask本地集群上的工作内存

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas在Dask本地集群上有效管理工作内存。Dask本地集群是一种在单个机器上利用多个CPU核心并行计算的方法，可通过Dask库在Python中实现。使用Dask的一个主要优势是可以处理比内存限制更大的数据集，即使这些数据集不适合在一台机器的内存中处理。但是，如果工作内存不足，Dask集群可能无法按预期运行。这就是Pandas工作内存管理的作用，可以减少内存占用并最大限度地利用可用资源。

阅读更多：Pandas 教程

pandas.DataFrame和Dask DataFrame之间的比较

在讨论如何管理工作内存之前，我们需要了解Pandas DataFrame和Dask DataFrame之间的区别。Pandas DataFrame是一个存储在内存中的数据结构，而Dask DataFrame是一个分布式数据结构，可以跨多个节点处理数据集。Dask DataFrame类似于Pandas DataFrame，因为它们有相似的API。因此，使用Pandas DataFrame的用户可以轻松地转换为Dask DataFrame。一般来说，Pandas适用于小型或中型数据集，而Dask适用于大型数据集。

Pandas DataFrame：

import pandas as pd

data = {'name':['Jerry', 'Tom', 'Lucy'],
        'age':[25, 30, 28],
        'country': ['US', 'UK', 'CN']}
df = pd.DataFrame(data)

Dask DataFrame：

import dask.dataframe as dd

data = {'name':['Jerry', 'Tom', 'Lucy'],
        'age':[25, 30, 28],
        'country': ['US', 'UK', 'CN']}
ddf = dd.from_pandas(pd.DataFrame(data), npartitions=2)

管理工作内存的技巧

1. DataFrame Chunking

在Pandas DataFrame中，一种通常用于减少内存占用的技巧是将大型DataFrame分成小的块。这就是块处理（chunking）。我们可以使用Pandas的read_csv函数读取大型csv文件，并指定“chunksize”参数以分块载入数据集。使用Dask DataFrame也是同样的方法：

import pandas as pd
import dask.dataframe as dd

# read_csv with chunk in pandas
pandas_chunks = pd.read_csv('input_file.csv', chunksize=100000)

# read_csv with chunk in dask
dask_chunks = dd.read_csv('input_file.csv', blocksize=100000)

2. 分区管理

Dask DataFrame是分布式的，因此可以跨多个节点处理数据集。然而，如果分区太小，Dask集群的大部分运行时间将被用于管理这个过小的分区。因此，为了提高Dask DataFrame在集群上的运行效率，将数据集分成适当大小的分区是很重要的。有两种方法可以指定分区大小。

自动计算分块大小：

import dask.dataframe as dd

data = pd.read_csv('input_file.csv')
ddf = dd.from_pandas(data, npartitions='auto')

手动指定块的数量：

import dask.dataframe as dd

data = pd.read_csv('input_file.csv')
n_chunks = 5
ddf = dd.from_pandas(data, npartitions=n_chunks)

3. 回收未使用的资源

Dask键值存储是在Dask本地集群中的一个重要的概念，用于存储和管理集群中任务的状态。当任务完成时，它们在存储中被保留下来，这些不再使用的资源叫做僵尸任务（zombie tasks）。通过定期清理僵尸任务，可以释放内存并提高存储空间的利用率。Dask提供了clear函数，可以清理僵尸任务和其他未使用的资源。

import dask.dataframe as dd
from dask.diagnostics import ResourceProfiler, Profiler, ProgressBar

with Profiler() as prof, ResourceProfiler(dt=0.25) as rprof, ProgressBar():
    # do your computations
    data = pd.read_csv('input_file.csv')
    ddf = dd.from_pandas(data, npartitions='auto')

    # clear unused resources
    ddf.compute()
    dd.core.clear_tasks(dsk=ddf.dask, keys=ddf.dask.keys())

总结

在Dask本地集群上处理大型数据集时，Pandas DataFrame的工作内存管理技巧可以提高集群内存的利用率。为了减少内存占用，我们可以使用DataFrame分块，手动或自动指定分区大小，并定期清理僵尸任务和其他未使用的资源。通过使用这些技术，我们可以更好地利用Dask本地集群的计算能力，并更快地完成数据处理任务。