pd-sql-loader 1.4.2

To optimization load DataFrame from databases

Pandas-sql-loader

Модуль, реализующий функцию sql_load, которая копирует функционал
функции pandas.read_sql(), но оптимизирует потребление памяти. Пытается проставить минимально возможный тип данных для каждого столбца.
(float64 -> float16, int64 -> uint8 и т.д)

Интерфейс метода полностью совместим с pandas.read_sql(), однако присутствуют дополнительные опциональные параметры.

sql_load interface

sql_load(sql,
         con,
         index_col=None,
         coerce_float=True,
         params=None,
         parse_dates=None,
         columns=None,
         chunksize=None,
         need_downcast=False,
         column_types=None,
         iterator=True)

Все стандартные параметры есть в документации, опишу только новые и chunksize:

chunksize: int, default None

Если задан, то:

1. если iterator=True, тогда вернет вернет итератор
2. если iterator=False, тогда чанками загрузит датафреймы, объединит их в один и вернет его как результат.

need_downcast: bool, default False

Флаг, устанавливающий нужна оптимизация памяти или нет.

column_types: list, default None

Список numpy типов, к которым нужно привести столбцы.
Если в столбце есть значение, превыщающее заданный тип, то тип будет проигнорирован. Если длина списка меньше, чем кол-во столбцов, то список будет автоматически расширен типами uint8. Если не задан, то каждый столбец попытается привести к uint8.

На самом дел довольно бесполезная штука. Изначально думал, что даункаст будет сильно медленнее стандартного метода, но на деле плюс минус одинаково. Возможно, в следующих версиях будет приводить к данным типам насильно?

iterator: bool, default True

Флаг, устанавливающий должен ли вернуться итератор или уже собранный из чанков DataFrame при установленном chunksize.

Рекомендация

Для датасетов, размер которых в полтора раза меньше чем доступная память и более, настоятельно рекомендуется использовать загрузку чанками, тк прежде чем сдаункастить типы, в память будет загружен DataFrame средствами самого пандас (т.е. с жирными типами)

Пример

Чтобы получить готовый оптимизированный DataFrame, но загруженный чанками:

from pd_sql_loader import sql_load

df = sql_load(query, con, chunksize=10000, need_downcast=True, iterator=False)