파이썬 판다스 메모리 에러 해결하기: 5가지 효과적인 방법

파이썬 판다스 메모리 에러 해결하기

메모리 오류는 파이썬 판다스를 사용할 때 가장 흔히 발생하는 문제 중 하나입니다. 특히 대량의 데이터를 처리할 때 발생하는 메모리 에러는 많은 개발자들에게 골치거리입니다. 본 블로그 포스트에서는 파이썬 판다스에서 메모리 오류를 해결하는 다양한 방법에 대해 알아보겠습니다. 이 글을 통해 여러분은 이러한 오류를 예방하고 효율적으로 데이터 처리를 할 수 있게 될 것입니다.

판다스 데이터 용량 확인하기

판다스에서 데이터를 처리하기 시작하기 전에, 내 데이터프레임의 메모리 용량을 확인하는 것이 중요합니다. df.info(memory_usage=True) 명령어를 사용하면 데이터프레임의 메모리 사용량을 손쉽게 확인할 수 있습니다. 이를 통해 어떤 데이터가 메모리에서 더 많은 공간을 차지하는지 파악할 수 있으며, 최적화가 필요한 부분을 미리 알 수 있습니다.

데이터프레임에서 사용하는 데이터 타입에 따라 메모리 용량이 상당히 달라질 수 있습니다. 아래의 표는 판다스에서 자주 사용하는 데이터 타입과 그에 해당하는 파이썬 타입을 요약한 것입니다.

데이터 형태	Pandas dtype	Python type
문자열	object	str or mixed
정수	int64	int
실수	float64	float
참/거짓	bool	bool
날짜	datetime64	datetime
시간 간격	timedelta[ns]	–
범주형	category	–

위 표에서 확인할 수 있듯이, 판다스의 데이터 타입은 여러 가지가 있으며, 메모리 효율성을 높이기 위해 적절한 타입을 선택하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 대부분의 값을 범주로 제한할 수 있는 경우 category 타입을 사용하면 메모리 사용량을 크게 줄일 수 있습니다. 이와 같은 기본적인 데이터 용량 확인과 최적화 방법을 통해, 향후 메모리 에러를 예방할 수 있을 것입니다.

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데이터 타입 최적화

데이터프레임에서 메모리 용량을 줄이는 또 하나의 방법은 데이터 타입 변환입니다. 예를 들어, astype() 메서드를 사용하여 특정 열을 카테고리형 데이터로 변경할 수 있습니다. df[학습월] = df[학습월].astype(category)와 같은 코드를 통해, 불필요한 메모리 낭비를 방지할 수 있습니다. 이는 특히 고정된 범위의 값만 있는 열에 적용할 수 있으며, 수천 개의 행을 가진 데이터프레임에서도 메모리 사용량을 대폭 줄여줄 수 있습니다.

사용자가 직접 데이터프레임을 불러올 때도, dtype 옵션을 활용하여 적절한 데이터 타입으로 미리 불러오는 것이 좋습니다. 예를 들어, 아래와 같은 방식으로 엑셀 파일을 불러올 수 있습니다:

python
df = pd.read_excel(test.xlsx, dtype={
학습연도: category,
학습월: category,
사번: int32,
부문: category,
실/본부: category,
구분: category
})

이와 같은 방법으로 불러오면 불필요한 메모리 사용을 줄일 수 있으며, 데이터 분석 속도를 높일 수 있습니다. 이러한 기법은 필드 값이 제한된 경우 특히 효과적이며, 데이터의 종류에 따라 적절한 타입으로 변환하는 것은 데이터 처리의 기초이자 최적화의 첫걸음입니다.

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대량 데이터 처리

상당히 많은 양의 데이터를 처리하는 경우, 데이터프레임을 생성하고 결합하는 방식도 신중히 선택해야 합니다. 기본적으로 append() 메서드를 사용하여 데이터프레임을 결합하는 방식은 리소스를 매우 비효율적으로 사용할 수 있습니다. 여기서는 다음과 같이 deque를 이용하여 배열의 속도를 높일 수 있는 방법을 소개합니다:

python
import collections as co

total = co.deque([])

for i, datapath in enumerate(files):
df = pd.read_excel(datapath)

try:
    total.append(df)
    print(finish  + str(i) + th | datapath:  + datapath)
except Exception as e:
    total_df = pd.concat(total)
    total_df.to_excel(total.xlsx)
    print(DataFrame append error: , e)
    break

total_df = pd.concat(total)
total_df.to_excel(total.xlsx)

이 방법은 각 데이터프레임을 반복적으로 추가하는 것이 아니라 목록에 보관한 후, 마지막에 한 번에 결합하기 때문에 메모리 사용을 크게 줄여줍니다. 메모리 문제가 발생하는 경우 이러한 방식을 통해 처리 속도를 개선할 수 있습니다. 이는 대량의 데이터를 처리할 때 꼭 기억해야 할 최적화 팁이며, 실행 속도를 크게 개선할 수 있는 방법 중 하나입니다.

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출력 포맷 최적화

엑셀 파일로 출력을 하는 경우, 메모리와 처리 속도의 원인이 될 수 있습니다. 데이터의 부피가 커질 경우, CSV 파일 형식으로 출력하는 것이 훨씬 더 빠르고 효율적일 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 코드를 통해 CSV로 데이터를 저장할 수 있습니다:

python
df.to_csv(test.csv, index=True, encoding=utf-8-sig)

CSV 파일은 엑셀 파일보다 처리 속도가 빠르며 파일 용량 또한 작게 유지할 수 있습니다. 만약 엑셀 파일이 반드시 필요한 상황이라면, xlsxwriter나 pyexcelerate와 같은 추가 패키지를 사용하는 것도 좋은 방법입니다. 실제로 두 패키지를 사용해본 결과, pyexcelerate가 보다 빠른 성능을 보여주었습니다.

설치 방법은 다음과 같습니다:

bash
pip install xlsxwriter

그리고 다음과 같이 사용하면 됩니다:

python
df.to_excel(test.xlsx, engine=xlsxwriter)

이 외에도, pyexcelerate를 사용하고자 하신다면 다음의 코드를 활용할 수 있습니다:

python
from pyexcelerate import Workbook

values = [res_df.columns] + list(res_df.values)
wb = Workbook()
wb.new_sheet(sheet name, data=values)
wb.save(outputfile.xlsx)

이 방법으로 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있으며, 실행 속도와 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다.

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결론 및 권장 사항

이번 포스트를 통해 파이썬 판다스에서 발생하는 메모리 오류를 해결하기 위한 다양한 방법을 알아보았습니다. 데이터 처리의 출발점은 데이터의 용량을 정확히 이해하고, 효율적인 데이터 타입을 사용하는 것입니다. 또한 대량의 데이터를 처리할 때는 적절한 결합 방식과 출력 포맷을 선택함으로써 메모리 문제를 사전에 예방할 수 있습니다.

메모리 오류는 종종 예기치 않게 발생하므로, 항상 최적화를 고려한 코드를 작성해야 합니다. 무엇보다도, 여러분이 다루는 데이터의 특성을 잘 이해하고, 처리 방법을 기획하는 것이 중요하죠. 지속적으로 데이터를 다루시면서 경험을 쌓고, 최적화 방법을 구현하시기 바랍니다.

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자주 묻는 질문과 답변

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질문1: 판다스에서 메모리 에러가 발생하는 주된 이유는 무엇인가요?
답변1: 대량의 데이터를 처리하거나 비효율적인 데이터 타입을 사용하는 경우 메모리 에러가 발생할 수 있습니다. 데이터프레임을 다룰 때는 적절한 데이터 타입 설정과 최적화된 코드 구조가 중요합니다.

질문2: 데이터 타입을 어떻게 최적화할 수 있나요?
답변2: astype() 메서드를 사용하여 특정 열을 카테고리형 타입으로 변환하거나, 엑셀 파일을 불러올 때 dtype 옵션을 사용하여 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다.

질문3: 엑셀 파일보다 CSV 파일을 사용하는 것이 좋은 이유는 무엇인가요?
답변3: CSV 파일은 엑셀 파일보다 저장 속도가 빠르고, 파일 용량이 작게 유지될 수 있어 대량의 데이터를 처리할 때 유리합니다.

질문4: 데이터 처리 성능을 높이기 위해 어떤 추가 패키지를 사용할 수 있나요?
답변4: xlsxwriter와 pyexcelerate와 같은 패키지를 사용하면 엑셀 파일 저장 속도를 높일 수 있습니다.