如何从大型 csv 文件 return 一个具有预期形状的 numpy 数组？

Question

我期望的 return 数组 S1 的形状是 (20,10)。为什么是 (22,10)？ (2)如何从df0和df1中提取一些行并有效地构造一个新数组？

csv文件不大，但可以超过8G，参数M可以大于2000

我的代码如下

import dask.dataframe as dd
import numpy as np
from tensorflow.keras.utils import to_categorical

# Define df's
file0 = './dataset_zeros.csv'
file1 = './dataset_ones.csv'
df0 = dd.read_csv(file0,dtype="str",header=None)
df1 = dd.read_csv(file1,dtype="str",header=None)
#Drop the index
df0 = df0.drop(0,axis=1)
df1 = df1.drop(0,axis=1)

def generate_S(file0, file1,init,M,N_in,N_out):
    a = int(M/N_out) # if M=20, N_out=2, then a=10
    #Read csv files
    df0 = dd.read_csv(file0,header=None)
    df1 = dd.read_csv(file1,header=None)
    # Drop the index
    df0 = df0.drop(0,axis=1)
    df1 = df1.drop(0,axis=1)
    
    start = init*a
    end = (init+1)*a

    # extract a=10 rows from df0 (Part 1)
    train_X0 = df0.loc[start:end,:] # select rows
    train_X0 = train_X0.iloc[:,:10] # select columns
    train_X0 = train_X0.values # Convert dataframe to array
    
    # extract a=10 rows from df1 (Part 1)
    train_X1 = df1.loc[start:end]
    train_X1 = train_X1.iloc[:,:10]
    train_X1 = train_X1.values
    

    # concatenate the two parts to a new array
    new_X = np.concatenate((train_X0, train_X1), axis=0)
    
    #================================
    #res = new_X.reshape(M,N_in)
    res= new_X
    return res

# Examples of Parameters
init = 2
M = 20
N_in = 10
N_out =2

# Call the function
S1= generate_S(file0,file1,init,M,N_in,N_out)

数据帧 df0 和 df1 看起来像

那我运行

S1.compute_chunk_sizes()

结果是

Answer 1

“我预期的 return 数组 S1 的形状是 (20,10)。为什么是 (22,10)？”这是因为我没有看懂索引start和end：在df.loc[]中，start和end都被考虑在内了！比如我要提取10行，我应该设置start=20; end=29，而不是start=20; end=30.

正确的代码是：

start = init*a
end = (init+1)*a - 1
# extract a=10 rows from df0 (Part 1)
train_X0 = df0.loc[start:end,:] # select rows

因此函数generate_S()修改如下

def generate_S(file0, file1,init,M,N_in,N_out):
    a = int(M/N_out)
    #Read csv files
    df0 = dd.read_csv(file0,header=None)
    df1 = dd.read_csv(file1,header=None)
    # Drop the index
    df0 = df0.drop(0,axis=1)
    df1 = df1.drop(0,axis=1)
    
    start = init*a
    end = (init+1)*a - 1
    
    # extract a=10 rows from df0 (Part 1)
    train_X0 = df0.loc[start:end,:] # select rows
    train_X0 = train_X0.iloc[:,:10] # select columns
    train_X0 = train_X0.values # Convert dataframe to array
    
    # extract a=10 rows from df1 (Part 1)
    train_X1 = df1.loc[start:end]
    train_X1 = train_X1.iloc[:,:10]
    train_X1 = train_X1.values
    
    new_X = np.concatenate((train_X0, train_X1), axis=0)
    new_X.compute_chunk_sizes()
    
    #Test
    print("new_X.SHAPE:")
    print(new_X.shape)
    
    res = new_X.reshape(M,N_in)
    return res

该函数将 return 一个形状为 (M, 10) 的数组（在此代码中，M=20）。问题的第 1 部分已解决。

问题的第 2 部分是：当 csv 文件很大时，函数 generate_S() 中的 new_X.compute_chunk_sizes() 非常耗时。更糟糕的是，它给出了错误的结果。对于我的大型 csv 文件，new_X 的形状是：

new_X.SHAPE:
(1170, 784)

但预期的是 (a, 784)。这里，a=10。看来函数 generate_S() 是对每个块进行操作的！（这个例子中有117个chunk。）我真的很想它只运行一次。

希望能找到一个正确高效的方法来实现这个功能

=====

我找到了正确的方法。 dask 在这里不是必需的。要从大型 csv 文件生成数组，我可以在 pandas.read_csv() 中使用关键字 skiprows 和 nrows。这是我的新版本的功能。它从两个 csv 文件中读取行并将它们合并到一个数组中。

import pandas as pd

def generate_S(file0, file1,init,M,N_in,N_out):
    a = int(M/N_out)
    #Read csv files
    df0 = pd.read_csv(file0,header=None,skiprows=(init-1)*a, nrows=a)
    df1 = pd.read_csv(file1,header=None,skiprows=(init-1)*a, nrows=a)
    # Drop the index
    df0 = df0.drop(0,axis=1)
    df1 = df1.drop(0,axis=1)
    #0
    train_X0 = df0.iloc[:,:-1] # select columns
    train_X0 = train_X0.values # Convert dataframe to array  
    #1
    train_X1 = df1.iloc[:,:-1]
    train_X1 = train_X1.values
    
    new_X = np.concatenate((train_X0, train_X1), axis=0)
    return new_X

问题已解决

如何从大型 csv 文件 return 一个具有预期形状的 numpy 数组？

How to return a numpy arrays with expected shape from large csv file?

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