优化内存使用 - 熊猫/ Python

Question

我目前正在使用包含原始文本的数据集，我应该预先处理它：

from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize 
from nltk.stem import SnowballStemmer
from nltk.stem.wordnet import WordNetLemmatizer

stop_words = set(stopwords.words('english'))
stemmer = SnowballStemmer('english')
lemma = WordNetLemmatizer()

from autocorrect import spell

for df in [train_df, test_df]:
    df['comment_text'] = df['comment_text'].apply(lambda x: word_tokenize(str(x)))
    df['comment_text'] = df['comment_text'].apply(lambda x: [lemma.lemmatize(spell(word)) for word in x])
    df['comment_text'] = df['comment_text'].apply(lambda x: ' '.join(x))

但是，包括spell函数会增加内存使用量，直到我得到“内存错误”。没有使用这样的功能就不会发生这种情况。我想知道是否有办法优化这个过程保持spell功能（数据集有很多拼写错误的单词）。

Answer 1

我没有访问你的数据帧，所以这有点推测，但这里...

DataFrame.apply将立即在整个列上运行lambda函数，因此它可能在内存中保持进度。相反，您可以将lambda函数转换为预定义函数并使用DataFrame.map代替，它将元素应用于函数。

def spellcheck_string(input_str):
    return [lemma.lemmatize(spell(word)) for word in x]

for df in [train_df, test_df]:
   # ...
    df['comment_text'] = df['comment_text'].map(spellcheck_string)
   # ...

你可以尝试一下，看看它有帮助吗？

Answer 2

无论如何，我会使用dask，您可以将数据帧划分为块（分区），然后您可以检索每个部分并使用它。

https://dask.pydata.org/en/latest/dataframe.html