快试试这个Kaggle大数据集高效访问教程 数据太多而无法使用 (快试试这个家常烧饼做法)
译者：AI研习社（ 季一帆 ）
双语原文链接： Tutorial on reading large>大规模数据集
我敢肯定，你在解决某些问题时，一定报怨过没有足够的数据，但偶尔也会抱怨数据量太多难以处理。本文探讨的问题就是对超大规模数据集的处理。
在数据过多的情况下，最常见的解决方案是根据RAM采样适量数据，但这却浪费了未使用的数据，甚至可能导致信息缺失问题。针对这些问题，研究人员提出多种不同的非子采样方法。需要注意的时，某一方法是无法解决所有问题的，因此在不同情况下要根据具体需求选择恰当的解决方案。
本文将对一些相关技术进行描述和总结。由于 Riiid! Answer Correctness Prediction 数据集由10列，超1亿行的数据组成，在Kaggle Notebook中使用pd.read_csv方法读取会导致内存不足，因此本文将该数据集做为典型示例。
不同安装包读取数据的方式有所不同，Notebook中可用方法包括（默认为Pandas，按字母表排序）：
除了从csv文件读取数据外，还可以将数据集转换为占有更少磁盘空间、更少内存、读取速度快的其他格式。Notebook可处理的文件类型包括（默认csv，按字母表排序）：
请注意，在实际操作中不单单是读取数据这么简单，还要同时考虑数据的下游任务和应用流程，综合衡量以确定读取方法。本文对此不做过多介绍，读者可自行查阅相关资料。
同时，你还会发现，对于不同数据集或不同环境，最有效的方法往往是不同的，也就是所，没有哪一种方法就是万能的。
后续会陆续添加新的数据读取方法。
方法
我们首先使用Notebook默认的pandas方法，如前文所述，这样的读取因内存不足失败。
import pandas as pdimport dask.dataframe as dd# confirming the default pandas doesn't work (running thebelow code should result in a memory error)#>
是最常用的数据集读取方法，也是Kaggle的默认方法。Pandas功能丰富、使用灵活，可以很好的读取和处理数据。 使用pandas读取大型数据集的挑战之一是其保守性，同时推断数据集列的数据类型会导致pandas> 帮助文档:
Dask介绍
Dask提供并行处理框架对pandas工作流进行扩展，其与Spark具有诸多相似之处。 帮助文档：
Datatable介绍
受R语言data.table的启发，python中提出，该包可快速读取大型数据集，一般要比pandas快得多。值得注意的是，该包专门用于处理表格数据集，能够快速读取大规模的表格数据集。 帮助文档：
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