Manipular grandes conjuntos de dados é importante em diversas atividades analíticas e de aprendizado de máquina que são feitas em Python. A falta de compreensão de estratégias de aprimoramento de desempenho e uso de memória RAM pode levar a resultados ruins, daí a necessidade de usar as estratégias certas.

Aqui estão 10 dicas eficazes para manipular grandes conjuntos de dados em Python.

1- Otimizar Tipos de Dados

O processo de fazer um programa usar um número menor de bytes de memória é vital, e uma das melhores formas de fazer isso é trabalhar nos tipos de dados. Por exemplo, substituir colunas int64 por pequenos intervalos numéricos, por exemplo, com o tipo de dados int8, é benéfico. Além disso, a reclassificação de tipos de objetos para tipos categóricos quando o número de valores distintos é pequeno é benéfica. Essa abordagem reduz o uso de memória e, ao mesmo tempo, aumenta a velocidade de execução do processo.

2- Carregar Dados em Blocos (Chunks)

Isso significa que, se grandes conjuntos de dados forem carregados, eles serão pré-carregados em pacotes menores por vez para evitar o estouro da memória. A função read_csv() no Pandas, que usa o parâmetro chunk size, permite que os dados sejam processados ​​em porções ou blocos de dados. Isso torna possível processar cada bloco iterativamente; também significa que os dados que não cabem na memória podem ser processados ​​parcialmente de cada vez.

3- Use Formatos de Arquivo Eficientes

As velocidades de gravação e leitura aumentam com formatos de arquivo adequados, como Parquet e Feather, que são “amigáveis para consultas” e compactação de dados, algo que torna o carregamento de dados mais rápido do que usar formatos como “CSV”.

4- Aproveite o Dask Para Computação Paralela

O Dask é uma estrutura de extensão para o Pandas que pode executar cálculos paralelos. Isso significa que é possível processar conjuntos de dados maiores do que o tamanho da memória, particionando os cálculos em um ou mais núcleos ou clusters, resultando em melhor desempenho.

5- Utilize Bibliotecas com Eficiência de Memória

O Vaex é uma estrutura projetada para acelerar o processamento de dados, especialmente em cenários que envolvem grandes volumes. Ele permite trabalhar com DataFrames fora da memória principal do sistema, possibilitando a manipulação de conjuntos de dados que excedem a capacidade de RAM sem a necessidade de carregá-los completamente. Essa funcionalidade é particularmente eficaz para análises de Big Data em diversos contextos.

6- Executar Operações Diretamente no Objeto

Trabalhar diretamente em um objeto de dados evita a criação de cópias adicionais, o que é essencial para lidar com conjuntos de dados que excedem a capacidade de armazenamento do computador. A maioria dos métodos do Pandas oferece a opção inplace=True, permitindo alterações diretamente no DataFrame original, sem gerar uma nova cópia. Essa abordagem reduz o consumo de memória durante a manipulação dos dados.

7- Aplicar Operações Vetorizadas

Utilizar operações vetorizadas com NumPy e Pandas pode acelerar significativamente os cálculos. Essas operações processam matrizes inteiras de uma vez, evitando a sobrecarga de loops Python e levando a um processamento de dados mais eficiente.

8- Implementar Coleta de Lixo

Essa prática deve ser adotada apenas quando o coletor de lixo em Python é acionado manualmente, o que pode ser especialmente útil em cenários de computação intensiva, onde a memória se torna um recurso crítico. O módulo GC oferece controle total sobre a coleta de lixo, sendo uma ferramenta valiosa para o processamento de grandes volumes de dados. Usamos este módulo aqui na DSA em especial nos cursos onde aplicamos Deep Learning para treinar modelos de IA com grandes conjuntos de dados.

9- Filtrar e Subconjunto de Dados Antecipadamente

Carregar apenas as colunas e linhas essenciais reduz significativamente o consumo de memória. Ao especificar trimestres relevantes durante a importação de dados e aplicar filtros logo no início do processamento, é possível limitar a quantidade de informações armazenadas na memória em um dado momento, tornando o processamento de dados mais eficiente em termos de tempo e recursos.

10- Considere Estruturas de Computação Distribuída

Para dados de grande escala (na casa de Terabytes), estruturas de computação distribuída como o Apache Spark são altamente eficazes. O PySpark, a API do Spark para Python, permite processar Big Data em clusters ou em múltiplos sistemas, ampliando a capacidade de lidar com volumes de dados muito maiores do que seria possível em um único sistema.

Ao implementar essas estratégias, você pode gerenciar e analisar efetivamente grandes conjuntos de dados em Python, garantindo fluxos de trabalho de processamento de dados eficientes e escaláveis.

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Equipe DSA