Erzeugen eines DataFrames mit 1,3 Millionen Spalten durch gekoppelte Differenzen in Pandas

Erfahren Sie, wie Sie mit Pandas einen DataFrame mit `1,3 Millionen` Spalten mithilfe gekoppelte Differenzen erstellen und entdecken Sie die Grenzen der DataFrame-Größe in Python. --- Dieses Video basiert auf der Frage https://stackoverflow.com/q/62419766/ gestellt von dem Nutzer 'Zanam' ( https://stackoverflow.com/u/1243255/ ) sowie auf der Antwort https://stackoverflow.com/a/62419839/ bereitgestellt von dem Nutzer 'BENY' ( https://stackoverflow.com/u/7964527/ ) auf der Website 'Stack Overflow'. Vielen Dank an diese großartigen Nutzer und die Stackexchange-Community für ihre Beiträge. Besuchen Sie diese Links, um den Originalinhalt und weitere Details zu sehen, z. B. alternative Lösungen, aktuelle Entwicklungen zum Thema, Kommentare, Versionsverlauf usw. Der ursprüngliche Titel der Frage lautete beispielsweise: Paired difference of columns in dataframe to generate dataframe with 1.3 million columns Außerdem steht der Inhalt (außer Musik) unter der Lizenz CC BY-SA https://meta.stackexchange.com/help/licensing Der ursprüngliche Fragenbeitrag steht unter der Lizenz 'CC BY-SA 4.0' ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ ), und der ursprüngliche Antwortbeitrag steht unter der Lizenz 'CC BY-SA 4.0' ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ ). Falls Ihnen irgendetwas auffällt oder Unstimmigkeiten bestehen, schreiben Sie mir bitte an vlogize [AT] gmail [DOT] com. --- Erstellen eines DataFrames mit 1,3 Millionen Spalten mittels gekoppelte Differenzen in Pandas Pandas ist eine leistungsstarke Datenmanipulationsbibliothek in Python, die komplexe Datenoperationen ermöglicht, einschließlich der Erstellung von DataFrames. Eine interessante Daten-Transformation besteht darin, einen neuen DataFrame aus den Differenzen zwischen Paaren von vorhandenen DataFrame-Spalten zu erzeugen. In diesem Blogbeitrag zeigen wir, wie man aus einem DataFrame mit ursprünglich 1600 Spalten einen neuen DataFrame mit gepaarten Differenzen generiert und prüfen, ob Pandas 1,3 Millionen Spalten verarbeiten kann. Das Problem verstehen Angenommen, wir haben einen DataFrame df mit den folgenden Spalten: 1, 2 und 3. So sieht der DataFrame aus: [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] Aus diesem DataFrame wollen wir einen neuen DataFrame df2 erzeugen, der Spalten mit den Differenzen zwischen Paaren der Originalspalten enthält. Die neuen Spaltennamen sind Tupel, welche diese Paare repräsentieren: (1, 2) wird berechnet durch df[2] - df[1] (1, 3) wird berechnet durch df[3] - df[1] (2, 3) wird berechnet durch df[3] - df[2] Beispielsweise sieht der resultierende DataFrame df2 so aus: [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] Lassen Sie uns nun den Code dazu durchgehen. Die Lösung: Erzeugung des neuen DataFrames Um diese Transformation in Python mit Pandas umzusetzen, gehen wir wie folgt vor: Benötigte Bibliotheken importieren: Wir benötigen pandas und itertools für die Kombinationen und Manipulation. Kombinationen generieren: Wir verwenden itertools.combinations, um alle möglichen Paare der Spaltenüberschriften zu erzeugen. Differenzen berechnen: Wir erstellen ein Dictionary mit diesen Paaren als Schlüssel und speichern die Differenzen der entsprechenden Spalten. Anschließend fügen wir diese mit Pandas zu einem neuen DataFrame zusammen. Schritt-für-Schritt Implementierung Schritt 1: Bibliotheken importieren [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] Schritt 2: Kombinationen der Spalten erstellen Wir nutzen itertools.combinations, um alle Paare aus den Spalten von df zu erzeugen: [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] Schritt 3: Differenzen berechnen und neuen DataFrame aufbauen Jetzt erzeugen wir ein Dictionary, bei dem der Schlüssel eine Zeichenkette des Paar-Strings wie '1|2' ist und der Wert die Differenz der jeweiligen Spalten darstellt. Danach fügen wir das Ganze mit pd.concat spaltenweise zusammen: [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] Das Ergebnis newdf enthält dann die gepaarten Differenzen als Spalten. Beispielausgabe Wenn Sie den obigen Code auf Ihren ursprünglichen DataFrame anwenden, sieht die Ausgabe in etwa so aus: [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] Kann Pandas 1,3 Millionen Spalten unterstützen? Theoretisch könnte man mit der oben beschriebenen Methode einen DataFrame mit 1,3 Millionen Spalten erzeugen, jedoch hängen die praktischen Grenzen stark von der verfügbaren Systemspeicherkapazität sowie von der Performanz von Pandas ab. Ein DataFrame mit einer solch großen Anzahl an Spalten ist aufgrund des Speicherbedarfs und der erhöhten Rechenkomplexität schnell ineffizient. Allgemeine Hinweise Zunächst mit kleinerem Maßstab testen: Versuchen Sie zuerst, die Funktionalität an einem kleineren Subset zu prüfen, bevor Sie 1,3 Millionen Spalten erstellen. Speicherauslastung überwachen: Verwenden Sie Memory-Profiling-Tools, um zu überprüfen, ob das System den