Pandas read_csv: low_memory 및 dtype 옵션 프로그래밍 해설 (Python, Parsing, Numpy 포함)

low_memory 옵션:

• 기본값은 True이며, 이 경우 Pandas는 메모리 사용량을 줄이기 위해 CSV 파일을 청크 단위로 읽습니다.
• 하지만 이는 데이터 유형 추론 오류를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, 숫자와 문자열이 혼합된 열은 문자열 형식으로 변환될 수 있습니다.
• low_memory를 False로 설정하면 Pandas는 전체 파일을 한 번에 읽어들이고, 데이터 유형 추론 오류 가능성을 줄입니다.
• 하지만 메모리 사용량이 증가할 수 있다는 점을 고려해야 합니다.

dtype 옵션:

• 각 열의 데이터 유형을 명시적으로 지정하는 데 사용됩니다.
• 예를 들어, 특정 열이 숫자인 경우 dtype=np.float64를 사용하여 float64 형식으로 지정할 수 있습니다.
• dtype 옵션을 사용하면 데이터 유형 추론 오류를 방지하고 원하는 형식으로 데이터를 불러올 수 있습니다.
• 하지만 모든 열의 데이터 유형을 미리 알아야 한다는 단점이 있습니다.

코드 예시:

import pandas as pd

# low_memory 옵션 사용
data = pd.read_csv('data.csv', low_memory=False)

# dtype 옵션 사용
data = pd.read_csv('data.csv', dtype={'age': np.int32, 'name': str})

추가 고려 사항:

• CSV 파일 크기가 매우 큰 경우, chunksize 옵션을 사용하여 청크 크기를 조정하는 것이 도움이 될 수 있습니다.
• Dtype 추론 오류가 발생할 가능성이 높은 경우, low_memory 옵션을 False로 설정하고 dtype 옵션을 사용하는 것이 좋습니다.
• Pandas 버전에 따라 low_memory 옵션의 동작이 변경될 수 있으므로 최신 문서를 참고하는 것이 중요합니다.

관련 자료:

주의:

• 위 내용은 참고용이며, 실제 상황에 따라 적절하게 조정해야 합니다.
• Python, Parsing, Numpy 관련 지식이 필요합니다.

Pandas read_csv 예제 코드 (low_memory 및 dtype 옵션 포함)

import pandas as pd

# CSV 파일 불러오기
data = pd.read_csv('data.csv')

# 데이터 확인
print(data.head())

import pandas as pd

# low_memory 옵션 설정 (False로 설정하여 전체 파일 읽기)
data = pd.read_csv('data.csv', low_memory=False)

# 데이터 확인
print(data.head())

import pandas as pd
import numpy as np

# 데이터 유형 지정
data_types = {'age': np.int32, 'name': str}

# dtype 옵션 사용
data = pd.read_csv('data.csv', dtype=data_types)

# 데이터 확인
print(data.head())
print(data.dtypes)

chunksize 옵션 추가:

import pandas as pd

# 청크 크기 설정 (1000행씩 읽기)
chunksize = 1000

# 청크 단위로 데이터 읽기
for chunk in pd.read_csv('data.csv', chunksize=chunksize):
    print(chunk.head())

실제 데이터 적용:

• 위 예제 코드를 실제 데이터에 맞게 조정해야 합니다.
• CSV 파일 경로, 열 이름, 데이터 유형 등을 변경해야 합니다.
• 필요에 따라 low_memory, dtype, chunksize 옵션을 활용합니다.

• 코드 실행 전에 Pandas 라이브러리가 설치되어 있는지 확인하세요.
• CSV 파일이 같은 경로에 있는지 확인하세요.
• 데이터 유형을 정확하게 지정해야 합니다.

Pandas read_csv 대체 방법

dask 라이브러리 사용:

• dask는 큰 데이터셋을 효율적으로 처리하는 데 도움이 되는 라이브러리입니다.
• dask.dataframe을 사용하여 CSV 파일을 분산된 DataFrame으로 불러올 수 있습니다.
• 메모리 제약이 있는 환경에서 대용량 CSV 파일을 처리하는 데 유용합니다.

import dask as dask
import pandas as pd

# 분산된 DataFrame 생성
dask_df = dask.dataframe.read_csv('data.csv')

# Pandas DataFrame으로 변환
df = dask_df.compute()

# 데이터 확인
print(df.head())

itertools 라이브러리 사용:

• itertools 라이브러리는 반복 가능한 객체를 처리하는 데 도움이 되는 라이브러리입니다.
• itertools.islice 함수를 사용하여 CSV 파일을 행 단위로 반복 처리하고, Pandas DataFrame으로 변환할 수 있습니다.

import pandas as pd
import itertools

# CSV 파일 열기
with open('data.csv', 'r') as f:
    # 행 단위로 반복 처리
    for line in itertools.islice(f, 10):
        # 문자열을 목록으로 변환
        data = line.strip().split(',')

        # Pandas DataFrame으로 변환
        df = pd.DataFrame([data])

        # 데이터 확인
        print(df)

SQLAlchemy 라이브러리 사용:

• SQLAlchemy는 관계형 데이터베이스와 상호 작용하는 데 도움이 되는 라이브러리입니다.
• CSV 파일을 임시 SQL 테이블로 로드하고, Pandas DataFrame으로 변환할 수 있습니다.

import pandas as pd
import sqlalchemy as sa

# SQLite 엔진 생성
engine = sa.create_engine('sqlite:///data.db')

# CSV 파일을 임시 테이블로 로드
data.to_sql('data_table', engine, index=False)

# Pandas DataFrame으로 변환
df = pd.read_sql_table('data_table', engine)

# 데이터 확인
print(df.head())

csv 모듈 사용:

• 기본적인 CSV 파일 처리 기능을 제공하는 Python 표준 라이브러리 모듈입니다.
• 행 단위로 반복 처리하고, 데이터를 리스트에 저장한 후 Pandas DataFrame으로 변환할 수 있습니다.

import csv
import pandas as pd

# CSV 파일 열기
with open('data.csv', 'r') as f:
    # CSV reader 객체 생성
    reader = csv.reader(f)

    # 데이터 저장용 리스트
    data = []

    # 행 단위로 반복 처리
    for row in reader:
        data.append(row)

    # Pandas DataFrame으로 변환
    df = pd.DataFrame(data)

# 데이터 확인
print(df.head())

주의 사항:

• 각 방법마다 장단점이 있으므로, 상황에 맞게 적절한 방법을 선택해야 합니다.
• dask 및 SQLAlchemy는 추가 라이브러리 설치가 필요합니다.
• csv 모듈은 기본적인 기능만 제공하며, 복잡한 데이터 처리에는 적합하지 않을 수 있습니다.