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numpy、pandas内存优化操作整理

news 来源：原创 2025/7/25 21:37:47

前言

python作为一款不怎么关注数据类型的语言，不同类型的数据可以往同一个变量中放置
这也就直接导致，作为熟悉C++这种一个变量只有一个类型的程序员来说，在解读python程序时，想搞清楚变量中到底存的是什么数据类型的时候时常很头疼
所以说，良好的编程习惯真的很重要
虽然上面的话跟这篇文章关系不大，但是我就是想吐槽一下 ;p
下面是我优化某个python项目的其中某个模块的内存时，对python中的numpy/pandas库调研得出的一些优化操作，在此分享给大家
注：有的地方我理解的也不是很透彻，在此仅作为心得记录，有任何不对的地方欢迎在评论区进行指正

一、通用优化操作

1. 指定合适的数据类型

如果数据的值域可以限制在较小的范围内，可手动指定其dtype类型进行限制

2. 避免copy

1）切片/索引层面

切片或其他索引方式中是否涉及拷贝，这部分就主要决定于各个库中具体实现细节了，可看下面对应章节部分

原生python拷贝数组时注意的一个小细节：

list1 = [...]1.类似浅拷贝/引用，操作对象为同一个，无copy，操作list2就是操作list1：
list2 = list1
2.类似深拷贝，涉及copy，list2与list1不是同一个对象：
list2 = list1[:]

2）计算过程层面

如果输入数据可以“原地”处理，且可以把计算过程拆分成“原地”处理的步骤，或是库里提供了可以“原地”计算的函数，则尽量进行拆分和替换“原地”处理的函数
下面是数组归一化时，将步骤进行拆分节省内存的一个例子：

简单的实现，但是会产生临时数组的内存开销

def Normalize(lst : list):lst_range = lst.max - lst.minreturn (lst - lst.min) / lst_range

拆分步骤，每一步都是“原地”操作

def Normalize(lst : list):lst_range = lst.max - lst.minlst -= lst.minlst /= lst_range

3. 文件读取

chunk读取：这个也算是流程优化的一部分
读取文件时是否是一次性读取完毕？分块读取是否会影响到流程？如果可以分块读取，那么读取接口是否有提供类似chunksize的参数？
一次读取的内容过多，一方面是会直接影响到IO内存，另一方面也是考虑到，大部分情况下实际要处理的数据并没有那么多，所以不如限制每次读取的数据大小，够用即可，用完再取
index索引：如果输入数据是有组织有结构地进行存储，那么通常可以通过建索引的方式记录数据的关键信息，在需要取用的时候就能通过索引快速取用自己所需的部分，一方面加速处理速度，另一方面内存也能更低

4. 数据结构的选取

主要是选用跟实际需求更匹配的数据结构，比如dict会浪费至少30%以上的内存，如果条件允许，可以通过一系列的方式对其进行优化

换用自定义class
class + __slots__：加上限定，能省略class内的一些隐性内存开销
namedtuple：同样是限定，但与tuple类似不可更改
recordclass：基于namedtuple的可变变体（使用方式可看这里）

二、numpy相关

1. 使用sparse array

虽然ndarray适用于存储大量数据，但如果其中大部分数据都是空时，用稀疏矩阵能更省空间

2. 检查库方法的内部实现

库提供的方法为了泛用性，内部一般会对输入数据的类型进行限定，如果输入数据的类型与其预期不符，可能会造成更大的内存消耗
比如：一个库方法内部会将输入数据转为int64进行操作，如果输入的是int16，那么消耗内存会是int16 + int64，可能还不如把输入数据直接设置为int64并设置“原地”操作

3. indexing / slicing

numpy中有两种indexing方式，不同的方式返回值不同：可能返回view(类似浅拷贝/引用)，也可能返回copy

判断view/copy方式：可以简单地通过.base属性是否为None来判断
basic indexing：[]中为slice/integer或一个元组（仅包含slice/integer）时触发
与python原生list切片不同，返回view

Advanced indexing：[]中为非元组sequence / ndarray( of integer/bool)或一个元组（包含至少一个sequence/ndarray）时触发
返回copy
示例：

>>> import numpy as np
>>> data1 = np.arange(9).reshape(3, 3)		# reshape returns a view at most time
>>> data1
array([[0, 1, 2],[3, 4, 5],[6, 7, 8]])
>>> data1.base
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
>>> 
>>> data2 = data1[[1, 2]]					# data2 is a copy
>>> data2
array([[3, 4, 5],[6, 7, 8]])
>>> data2.base
>>> 
>>> data1[[1, 2]]=[[10, 11, 12], [13, 14, 15]]	# change data1
>>> data1							# 可能在 = 左边时不是copy？所以data1被改变了？
array([[ 0,  1,  2],[10, 11, 12],[13, 14, 15]])
>>> data2									# data2 not changed
array([[3, 4, 5],[6, 7, 8]])

.reshape()：在大部分情况下，如果可以通过修改步长的方式来重建数组则会返回view；如果数组变得不再连续了（即修改步长重建不了了，比如ndarray.transpose）则会返回copy

特殊情况：structured array

当ndarray的dtype使用named field时，该数组变成一个有结构的数组（类似DataFrame一样有名字，而且给每一列指定不同的dtype）

>>> x = np.array([('Rex', 9, 81.0), ('Fido', 3, 27.0)],dtype=[('name', 'U10'), ('age', 'i4'), ('weight', 'f4')])
>>> x
array([('Rex', 9, 81.), ('Fido', 3, 27.)], dtype=[('name', '<U10'), ('age', '<i4'), ('weight', '<f4')])

Individual field：返回view

>>> x['age']
array([9, 3], dtype=int32)
>>> x['age'] = 5
>>> x
array([('Rex', 5, 81.), ('Fido', 5, 27.)], dtype=[('name', '<U10'), ('age', '<i4'), ('weight', '<f4')])

Multiple fields：返回copy（版本<=1.15）或view（版本> 1.15）

4. 文件处理

numpy读取文件时可使用memmap对磁盘上的文件数据不读取到内存的同时当作ndarray一样去处理，但这个操作也存在一些限制：

如果读取内容很大，那么这可能会成为程序的瓶颈，因为磁盘操作始终比内存操作要慢
如果需要不同维度的索引/切片，那么只有符合默认结构的索引/切片会快，其余的会非常慢

解决方案：可选用其他文件读取库（如Zarr/HDF5）

三、pandas相关

1. 使用sparse array

与numpy类似，DataFrame同样可以设置成稀疏矩阵方式存储数据

2. [pyarrow]

pandas内部实际是使用numpy.ndarray来表示数据，但其对于 字符串 或 缺失值 的处理并不友好
而在pandas版本2.1以后（至少2.0以后），引入的pyarrow可以极大地优化这两方面的处理

原本numpy中是用一组PyObject*存储数据，额外空间开销大；而pyarrow中使用连续的char*数组存储，对于大量短字符串的优化效果尤其明显
原本pandas中对于不同类型的缺失值有不同表示方式，而且对于整形的缺失值会自动转成浮点型，比较麻烦；而pyarrow中对不同类型都一套实现，数据的表示进行了统一

使用方式：实际使用时只需要在原本数据类型后面加上[pyarrow]即可。如：

string -> string[pyarrow]
int64 -> int64[pyarrow]
读取接口处可以指定dtype_backend="pyarrow"，有的还需指定engine="pyarrow"

3. indexing / slicing

非常重要的一点：pandas无法保证索引操作返回的是copy还是view
官方文档Copy on Write (CoW)的 previous behavior 小节第一句用了tricky to understand，可见它是有多难懂了
该页面主要介绍了让操作结果更加 predictable 的策略CoW，主要思路就是禁止在一行代码中更新多个对象
这样如果有多个对象实际指向同一份数据时，如果尝试更新其中一个对象的数据会触发copy，这样能保证另一份数据不会被影响；而且因为是更新时触发，尽量延缓了内存增加的时间
那么之前的代码中如果存在下面的操作时需格外注意，后续更新pandas版本后，结果可能与预期不符：

chained indexing
一般表现为df[first_cond][second_cond] = ...，即对两个连续索引的结果进行更新
因为df[first_cond]得到的不确定为copy还是view，所以这里实际不确定操作的是一个还是两个对象（具体可看Why does assignment fail when using chained indexing）

注：可能还有其他形式的 chained indexing 需要格外注意，比如CoW中还提到下面的形式：
```
df[col].replace(..., inplace=True)
```
解决办法：使用.loc取代多个索引（因为.loc操作能保证操作数据本身），或是将多个操作整合到一步操作中
```
df.replace(col:{conditions}, inplace=True)
or
df[col] = df[col].replace(conditions)
```
注：如果DataFrame是Multi-Index的，那么两个连续索引相当于是使用.loc了，但是仍旧推荐使用.loc

4. 代码优化

按行迭代：用itertuples替换iterrows（速度更快）
循环操作：用.apply/.applymap替换循环
大数据计算：使用pd.eval，在大数据上的较复杂计算才有速度优化效果

前言

一、通用优化操作

1. 指定合适的数据类型

2. 避免copy

1）切片/索引层面

2）计算过程层面

3. 文件读取

4. 数据结构的选取

二、numpy相关

1. 使用sparse array

2. 检查库方法的内部实现

3. indexing / slicing

特殊情况：structured array

4. 文件处理

三、pandas相关

1. 使用sparse array

2. [pyarrow]

3. indexing / slicing

4. 代码优化

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