Pandas读取大文件

要处理的是由探测器读出的脉冲信号，一组数据为两列，一列为时间，一列为脉冲能量，数据量在千万级，为了有一个直接的认识，先使用Pandas读取一些

import pandas as pddata = pd.read_table('filename.txt', iterator=True)chunk = data.get_chunk(5)

而输出是这样的：

Out[4]: 332.977889999979 -0.0164794921875 0 332.97790 -0.022278 1 332.97791 -0.026855 2 332.97792 -0.030518 3 332.97793 -0.045776 4 332.97794 -0.032654

DataFram基本用法

这里，data只是个容器，pandas.io.parsers.TextFileReader。

使用astype可以实现dataframe字段类型转换

输出数据中，每组数据会多处一行，因为get_chunk返回的是pandas.core.frame.DataFrame格式， 而data在读取过程中并没有指定DataFrame的columns，因此在get_chunk过程中，默认将第一组数据作为columns。因此需要在读取过程中指定names即DataFrame的columns。

import pandas as pddata = pd.read_table('filename.txt', iterator=True， names=['time', 'energe'])chunk = data.get_chunk(5) data['energe'] = df['energe'].astype('int')

输出为

Out[6]:

index time energe 0 332.97789 -0.016479 1 332.97790 -0.022278 2 332.97791 -0.026855 3 332.97792 -0.030518 4 332.97793 -0.045776

DataFram存储和索引

这里讲一下DataFrame这个格式，与一般二维数据不同（二维列表等），DataFrame既有行索引又有列索引，因此在建立一个DataFrame数据是

DataFrame(data, columns=[‘year', ‘month', ‘day'], index=[‘one', ‘two', ‘three'])

year month day 0 2010 4 1 1 2011 5 2 2 2012 6 3 3 2013 7 5 4 2014 8 9

而pd.read_table中的names就是指定DataFrame的columns,而index自动设置。 而DataFrame的索引格式有很多

类型 说明 例子 obj[val] 选取单列或者一组列 obj.ix[val] 选取单个行或者一组行 obj.ix[:,val] 选取单个列或列子集 obj.ix[val1, val2] 同时选取行和列 reindex方法 将一个或多个轴匹配到新索引 xs方法 根据标签选取单行或单列，返回一个Series icol,lrow方法 根据整数位置选取单列或单行，返回一个Series get_value,set_value 根据行标签列标签选取单个值

exp: In[1]:data[:2]

Out[2]:

year month day 0 2010 4 1 1 2011 5 2

In[2]:data[data[‘month']>5]

Out[2]:

year month day 2 2012 6 3 4 2014 8 9

如果我们直接把data拿来比较的话，相当于data中所有的标量元素

In[3]:data[data<6]=0

Out[3]:

year month day 0 2010 0 0 1 2011 0 0 2 2012 6 0 3 2013 7 0 4 2014 8 9

Pandas运算

series = data.ix[0]data - series

Out:

year month day 0 0 0 0 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 4 4 4 4 8

DataFrame与Series之间运算会将Series索引匹配到DataFrame的列，然后沿行一直向下广播

如果令series1 = data[‘year']

data.sub(series1,axis=0)

则每一列都减去该series1，axis为希望匹配的轴,=0行索引，即匹配列，=1列索引，则按行匹配。

DataFrame的一些函数方法

这个就有很多了，比如排序和排名；求和、平均数以及方差、协方差等数学方法；还有就是唯一值（类似于集合）、值计数和成员资格等方法。

当然还有一些更高级的属性，用的时候再看吧

数据处理

在得到数据样式后我们先一次性读取数据

start = time.time()data = pd.read_table('Eu155_Na22_K40_MR_0CM_3Min.csv', names=['time', 'energe'])end = time.time()data.indexprint("The time is %f s" % (end - start))plus = data['energe']plus[plus < 0] = 0The time is 29.403917 s RangeIndex(start=0, stop=68319232, step=1)

对于一个2G大小，千万级的数据，这个读取速度还是挺快的。之前使用matlab load用时160多s，但是不知道这个是否把数据完全读取了。然后只抽取脉冲信号，将负值归0，因为会出现一定的电子噪声从而产生一定负值。

然后就需要定位脉冲信号中的能峰了，也就是findpeaks

这里用到了scipy.signal中的find_peaks_cwt，具体用法可以参见官方文档

peaks = signal.find_peaks_cwt(pluse, np.arange(1, 10))，它返回找到的peaks的位置，输入第一个为数据，第二个为窗函数，也就是在这个宽度的能窗内寻找峰，我是这样理解的。刚开始以为是数据的另一维坐标，结果找了半天没结果。不过事实上这个找的确定也挺慢的。

50w条的数据，找了足足7分钟，我这一个数据3000w条不得找半个多小时，而各种数据有好几十，恩。。这样是不行的，于是想到了并行的方法。这个下篇文章会讲到，也就是把数据按照chunksize读取，然后同时交给(map)几个进程同时寻峰，寻完后返回(reduce)一起计数，计数的同时，子进程再此寻峰。

在处理的时候碰到我自己的破 笔记本由于内存原因不能load这个数据，并且想着每次copy这么大数据好麻烦，就把一个整体数据文件分割成了几个部分，先对方法进行一定的实验，时间快，比较方便。

import pandas as pddef split_file(filename, size): name = filename.split('.')[0] data = pd.read_table(filename, chunksize=size, names=['time', 'intension']) i = 1 for piece in data: outname = name + str(i) + '.csv' piece.to_csv(outname, index=False, names = ['time', 'intension']) i += 1def split_csvfile(filename, size): name = filename.split('.')[0] data = pd.read_csv(filename, chunksize=size, names=['time', 'intension']) i = 1 for piece in data: outname = name + str(i) + '.csv' piece = piece['intension'] piece.to_csv(outname, index=False) i += 1

额..使用并行寻峰通过map/reduce的思想来解决提升效率这个想法，很早就实现了，但是，由于效果不是特别理想，所以放那也就忘了，今天整理代码来看了下当时记的些笔记，然后竟然发现有个评论…..我唯一收到的评论竟然是“催稿”=。=。想一想还是把下面的工作记录下来，免得自己后来完全忘记了。

rom scipy import signalimport osimport timeimport pandas as pdimport numpy as npfrom multiprocessing import Poolimport matplotlib.pylab as pltfrom functools import partialdef findpeak(pluse): pluse[pluse < 0.05] = 0 print('Sub process %s.' % os.getpid()) start = time.time() peaks = signal.find_peaks_cwt(pluse, np.arange(1, 10)) # 返回一个列表 end = time.time() print("The time is %f s" % (end - start)) pks = [pluse[x] for x in peaks] return pksdef histcnt(pks, edge=None, channel=None): cnt = plt.hist(pks, edge) res = pd.DataFrame(cnt[0], index=channel, columns=['cnt']) return resif __name__ == '__main__': with Pool(processes=8) as p: start = time.time() print('Parent process %s.' % os.getpid()) pluse = pd.read_csv('data/samples.csv', chunksize=50000, names=['time', 'energe']) channel = pd.read_csv('data/channels.txt', names=['value']) edges = channel * 2 edges = pd.DataFrame({'value': [0]}).append(edges, ignore_index=True) specal = [] for data in pluse: total = p.apply_async(findpeak, (data['energe'],), callback=partial(histcnt, edge=edges['value'], channel=channel['value'])) specal.append(total) print('Waiting for all subprocesses done...') p.close() p.join() print('All subprocesses done.') spec = sum(specal) plt.figure() plt.plot(spec['cnt']) spec.to_csv('data/spec1.csv', header=False) print('every is OK') end = time.time() print("The time is %f s" % (end - start))

由于对对进程线程的编程不是很了解，其中走了很多弯路，尝试了很多方法也，这个是最终效果相对较好的。

首先，通过 pd.readtable以chunksize=50000分块读取，edges为hist过程中的下统计box。

然后，apply_async为非阻塞调用findpeak，然后将结果返回给回调函数histcnt，但是由于回调函数除了进程返回结果还有额外的参数，因此使用partial,对特定的参数赋予固定的值(edge和channel)并返回了一个全新的可调用对象，这个新的可调用对象仍然需要通过制定那些未被赋值的参数(findpeak返回的值)来调用。这个新的课调用对象将传递给partial()的固定参数结合起来，同一将所有参数传递给原始函数(histcnt)。(至于为啥不在histcnt中确定那两个参数，主要是为了避免一直打开文件。。当然，有更好的办法只是懒得思考=。=)，还有个原因就是，apply_async返回的是一个对象，需要通过该对象的get方法才能获取值。。

对于 apply_async官方上是这样解释的

Apply_async((func[, args[, kwds[, callback[, error_callback]]]])),apply()方法的一个变体，返回一个结果对象

如果指定回调,那么它应该是一个可调用的接受一个参数。结果准备好回调时,除非调用失败,在这种情况下,应用error_callback代替。

如果error_callback被指定,那么它应该是一个可调用的接受一个参数。如果目标函数失败,那么error_callback叫做除了实例。

回调应立即完成以来,否则线程处理结果将被封锁。

不使用回调函数的版本如下，即先将所有子进程得到的数据都存入peaks列表中，然后所有进程完毕后在进行统计计数。

import pandas as pdimport timeimport scipy.signal as signalimport numpy as npfrom multiprocessing import Poolimport osimport matplotlib.pyplot as pltdef findpeak(pluse): pluse[pluse < 0] = 0 pluse[pluse > 100] = 0 print('Sub process %s.' % os.getpid()) start = time.time() peaks = signal.find_peaks_cwt(pluse, np.arange(1, 10)) end = time.time() print("The time is %f s" % (end - start)) res = [pluse[x] for x in peaks] return resif __name__ == '__main__': with Pool(processes=8) as p: start = time.time() print('Parent process %s.' % os.getpid()) pluse = pd.read_csv('data/sample.csv', chunksize=200000, names=['time', 'energe']) pks = [] for data in pluse: pks.append(p.apply_async(findpeak, (data['energe'],))) print('Waiting for all subprocesses done...') p.close() p.join() print('All subprocesses done.') peaks = [] for i, ele in enumerate(pks): peaks.extend(ele.get()) peaks = pd.DataFrame(peaks, columns=['energe']) peaks.to_csv('peaks.csv', index=False, header=False, chunksize=50000) channel = pd.read_csv('data/channels.txt', names=['value']) channel *= 2 channel = pd.DataFrame({'value': [0]}).append(channel, ignore_index=True) plt.figure() spec = plt.hist(peaks['energe'], channel['value']) # out.plot.hist(bins=1024) # print(out) # cnt = peaks.value_counts(bins=1024) # cnt.to_csv('data/cnt.csv', index=False, header=False) print('every is OK') end = time.time() print("The time is %f s" % (end - start))

以上这篇利用pandas进行大文件计数处理的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。