파이썬 판다스 메모리 에러 해결하기
메모리 에러는 파이썬 판다스를 사용할 때 자주 발생하는 문제 중 하나입니다. 특히 대량의 데이터를 처리할 때, 엑셀 파일을 합치거나 복잡한 데이터 조작을 수행할 경우 메모리를 효율적으로 사용하지 않으면 쉽게 오류가 발생할 수 있습니다. 이 블로그 포스트에서는 파이썬 판다스에서 메모리 에러를 해결하는 방법에 대해 깊이 있게 논의할 것입니다.
판다스 데이터 용량 확인하기
먼저, 판다스를 사용하여 데이터 용량을 확인하는 것이 중요합니다. 판다스에서 데이터 프레임의 메모리 사용량을 알고 싶다면 DataFrame.info(memory_usage=True) 메서드를 사용할 수 있습니다. 이 명령어는 데이터 프레임의 각 열에 대한 메모리 사용량을 보여줍니다. 예를 들어, 다음과 같이 사용합니다.
python
import pandas as pd
df = pd.read_excel(your_file.xlsx)
df.info(memory_usage=True)
이렇게 하면, 각 열이 사용하는 메모리 양과 전체 메모리 사용량을 확인할 수 있습니다. 데이터의 크기를 파악한 후에는 데이터 타입 변화와 최적화를 고려하는 것이 좋습니다.
| 데이터 타입 | 파이썬 타입 | 설명 |
|---|---|---|
| object | str or mixed | 텍스트(문자열) 혹은 복합구성 |
| int64 | int | 정수 (integer numbers) |
| float64 | float | 실수 |
| bool | bool | 참/거짓 값(True/False) |
| datetime64 | – | 날짜와 시간 |
| timedelta[ns] | – | 두 시각의 차이 |
| category | – | 유한개 문자열로 정해진 값 |
위의 표에서 볼 수 있듯이, 데이터 타입이 메모리 사용량에 미치는 영향은 큽니다. 예를 들어, 문자열 데이터는 일반적으로 object 타입으로 불러와지는데, 이 경우 메모리 사용량이 높아질 수 있습니다. 따라서, 특정한 값의 개수가 적은 경우에는 astype() 메서드를 사용해 category 타입으로 변환하면 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다.
예를 들어, 학습월 데이터가 12개월밖에 없다면, 아래와 같이 코드를 작성하여 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다.
python
df[학습월] = df[학습월].astype(category)
카테고리로 변환된 후 데이터 프레임의 메모리 사용량은 10MB 이상 줄어들 수 있습니다. 특히 대량의 데이터를 처리할 때, 이러한 최적화는 실행 속도와 메모리 사용량 개선에 큰 도움이 됩니다.
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판다스 데이터 양 줄이는 방법
판다스에서 메모리 문제를 방지하기 위해서는 데이터 양을 줄이는 것이 필수적입니다. 일반적으로 파일을 불러올 때 dtype 옵션을 통해 데이터의 타입을 지정할 수 있습니다. 예를 들어, 아래와 같은 코드로 파일을 불러올 때 미리 데이터 타입을 설정할 수 있습니다.
python
df = pd.read_excel(test.xlsx, dtype={
학습연도: category,
학습월: category,
사번: int32,
부문: category,
실/본부: category,
구분: category
})
이렇게 설정하면 데이터가 불러와질 때부터 메모리 사용량을 최소화할 수 있습니다. 또한, 데이터를 합치는 방식에서도 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다.
기본적으로 파일의 크기가 크지 않다면 단순한 for문을 사용하여 반복적으로 데이터를 불러와서 이어 붙일 수 있습니다. 하지만, 이 방법은 메모리 낭비를 초래합니다. 총 데이터 프레임이 매 루프마다 커질 수 있기 때문에, 이 경우에는 리스트를 사용해 결과를 저장한 후, 마지막에 한 번에 pd.concat()으로 묶는 것이 더 효율적입니다.
아래와 같이 코드를 작성할 수 있습니다.
python
import os
import pandas as pd
import collections as co
base_dir = some/dir/path
total = co.deque([]) # 데이터를 담을 리스트
for i, file_name in enumerate(os.listdir(base_dir)):
file_path = os.path.join(base_dir, file_name)
df = pd.read_excel(file_path)
total.append(df) # 각 데이터프레임을 리스트에 추가
total_df = pd.concat(total) # 리스트의 데이터프레임을 한 번에 병합
total_df.to_excel(total.xlsx) # 결과를 엑셀로 저장
위의 코드에서는 각 파일의 데이터프레임을 리스트에 추가한 후, 전체 리스트를 pd.concat()을 사용해서 마지막에 병합합니다. 이 방법으로 메모리 사용량과 실행 속도를 모두 개선할 수 있습니다.
| 방법 | 메모리 사용량 | 비고 |
|---|---|---|
| 개별 DataFrame 합치기 | 높음 | 매 루프마다 메모리 사용량 증가 |
| 리스트에 추가 후 합치기 | 낮음 | 마지막에 한 번 합치므로 메모리 절약 가능 |
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데이터 저장 시의 최적화
데이터를 저장할 때도 메모리 효율성을 개선할 수 있습니다. 특히, CSV 형식으로 파일을 저장하는 것이 엑셀 형식보다 빠르고 메모리 사용량을 줄이는 데 유리합니다. 엑셀 파일 형식으로는 저장 전 아래와 같은 코드를 사용할 수 있습니다.
python
df.to_csv(test.csv, index=False, encoding=utf-8-sig)
이렇게 CSV 파일로 저장하면, 파일의 크기는 크지만 처리 속도가 더 빠릅니다. 특히, 만약 엑셀 파일형식이 필요 없다면, CSV 파일로 추출하는 것을 추천합니다.
또한, 엑셀 파일을 저장할 때는 xlsxwriter나 pyexcelerate와 같은 패키지를 사용하는 것이 보다 효과적입니다. 예를 들어, pyexcelerate를 설치하여 사용할 수도 있습니다:
bash
pip install pyexcelerate
코드는 다음과 같습니다:
python
from pyexcelerate import Workbook
values = [df.columns.tolist()] + df.values.tolist()
wb = Workbook()
wb.new_sheet(Sheet1, data=values)
wb.save(output.xlsx)
이 방법을 사용하면 빠르게 엑셀 파일로 저장할 수 있으며, 메모리 누수 문제를 상당 부분 완화할 수 있습니다. 이렇게 다양한 방법을 통해 대규모 데이터 작업 중 메모리 에러를 방지할 수 있습니다.
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결론
판다스에서 메모리 문제는 많은 데이터 작업 환경에서 흔히 발생하는 문제입니다. 그러나 위에 설명한 방법들을 통해 메모리 사용을 줄이고, 프로그램의 실행 속도를 높일 수 있습니다. 데이터 타입을 최적화하고, 리스트에 데이터를 저장한 후 한 번에 처리하는 방법, 그리고 저장 시 적절한 파일 형식을 선택하는 것이 중요합니다. 이러한 방법들을 실천하여 파이썬 판다스에서 발생할 수 있는 메모리 에러를 효과적으로 해결할 수 있습니다.
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자주 묻는 질문과 답변
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Q1: 메모리 에러를 피하기 위한 가장 좋은 방법은 무엇인가요?
답변1: 데이터 타입을 최적화하고, 대량의 데이터는 리스트에 저장한 후 한 번에 처리하는 것이 좋습니다. CSV 형식으로 저장하는 것도 추천합니다.
Q2: 어떤 데이터 타입이 가장 메모리 사용량이 적나요?
답변2: category 타입이 가장 메모리 사용량이 적으며, 데이터의 값이 유한한 경우에 적합합니다.
Q3: 판다스에서 대량의 데이터를 처리할 때 최적화를 위한 다른 방법은 무엇인가요?
답변3: 불필요한 데이터 열을 제거하고, 필요한 데이터만을 선택적으로 불러오는 것이 메모리 사용량 절약에 도움이 됩니다.
파이썬 판다스 메모리 에러를 5단계로 간단히 해결하기!
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