当我合并两个 Pandas 数据帧时出现 MemoryError答案

【问题标题】：MemoryError when I merge two Pandas data frames当我合并两个 Pandas 数据帧时出现 MemoryError
【发布时间】：2018-05-03 08:11:13
【问题描述】：

我几乎在整个互联网上进行了搜索，但不知何故，这些方法似乎都不适用于我的情况。

我有两个大的 csv 文件（每个都有一百万多行，大小约为 300-400MB）。他们使用 read_csv 函数很好地加载到数据帧中，而无需使用 chunksize 参数。我什至对这些数据执行了一些小的操作，例如新列生成、过滤等。

但是，当我尝试合并这两个帧时，我得到了 MemoryError。我什至尝试使用 SQLite 来完成合并，但徒劳无功。手术需要很长时间。

我的电脑是 Windows 7 电脑，内存为 8GB。 Python 版本是 2.7

谢谢。

编辑：我也尝试过分块方法。执行此操作时，我没有收到 MemoryError，但 RAM 使用量激增并且我的系统崩溃。

【问题讨论】：

你用什么代码来合并它们？
merge_df = pandas.merge(df1, df2, left_on = "Colname1", right_on = "Colname2")
您使用的是 64 位版本的 Python 吗？
是的。我使用的是 64 位 Python 2.7。目前，Anaconda 4.3（带有 Spyder 3）已安装在我的系统上。
你能粘贴每个数据框的前几行吗？很有可能，您正在执行与您预期的操作不同的合并。（根据我的经验，大多数涉及小于 1GB 的数据帧的连接操作在几秒钟内完成，但这当然取决于连接的类型以及数据的结构。）

标签： python pandas merge out-of-memory

【解决方案1】：

当您使用 pandas.merge 合并数据时，它将使用 df1 内存、df2 内存和 merge_df 内存。我相信这就是您出现内存错误的原因。您应该将 df2 导出到 csv 文件并使用 chunksize 选项并合并数据。

这可能是一个更好的方法，但你可以试试这个。 *对于大型数据集，您可以在 pandas.read_csv 中使用 chunksize 选项

df1 = pd.read_csv("yourdata.csv")
df2 = pd.read_csv("yourdata2.csv")
df2_key = df2.Colname2

# creating a empty bucket to save result
df_result = pd.DataFrame(columns=(df1.columns.append(df2.columns)).unique())
df_result.to_csv("df3.csv",index_label=False)

# save data which only appear in df1 # sorry I was doing left join here. no need to run below two line.
# df_result = df1[df1.Colname1.isin(df2.Colname2)!=True]
# df_result.to_csv("df3.csv",index_label=False, mode="a")

# deleting df2 to save memory
del(df2)

def preprocess(x):
    df2=pd.merge(df1,x, left_on = "Colname1", right_on = "Colname2")
    df2.to_csv("df3.csv",mode="a",header=False,index=False)

reader = pd.read_csv("yourdata2.csv", chunksize=1000) # chunksize depends with you colsize

[preprocess(r) for r in reader]

这会将合并的数据保存为 df3。

【讨论】：

是的，如果你想做内部连接，你不需要做 # 保存只出现在 df1 中的数据 df_result = df1[df1.Colname1.isin(df2.Colname2)!=True] df_result. to_csv("df3.csv",index_label=False, mode="a")
我认为创建 df2.csv 文件的语句丢失了。
很抱歉，您只需要使用 chunksize 选项加载“yourdata2.csv”
1.在运行循环之前，您是否使用del(object)释放了所有不必要的对象？ 2. 如果是这样，您可以尝试通过几行 df2 和所有行 df1 来做吗？*以防万一您加入正确的行并检查结果是否符合预期。
为什么要赋值 df2_key = df2.Colname2

【解决方案2】：

@T_cat 建议的一般块版本效果很好。

但是，连接具有Nan 值的列可能会导致内存爆炸。因此，您可能希望从联接中排除这些行。

见：https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/24698#issuecomment-614347153

【讨论】：

【解决方案3】：

您收到 MemoryError: Unable to allocate.. 的原因可能是由于数据框中的重复或空白。检查您要加入的列（使用合并时），看看您是否有重复或空白。如果是这样，请使用以下命令摆脱它们：

df.drop_duplicates(subset ='column_name', keep = False, inplace = True)

然后重新运行您的 python/pandas 代码。这对我有用。

【讨论】：

不错的一个！一些变体或这对我也有用。我实际上在索引中有重复，因为我必须在上一步中将 ms 时间戳四舍五入到 s。

【解决方案4】：

也许左边的数据框在合并列中有 NaN，导致最终合并的数据框膨胀。

如果没问题，用零填充左侧数据框中的合并列。

df['left_column'] = df['left_column'].fillna(0)

然后进行合并。看看你得到了什么。

【讨论】：