重新写一下这段代码,满足需求
时间: 2024-09-11 08:11:45 浏览: 32
鉴于代码中涉及的大数据量和内存限制,我们可以将其重构为分批处理的方式,以便逐步完成计算而不会耗尽内存。以下是重构后的代码示例:
```python
import pandas as pd
# 初始化结果和数据处理步骤
re = pd.DataFrame() # 初始化结果DataFrame
max_rows_per_batch = 1e7 # 每次处理的最大行数
for batch_xql in xql['站点编码'].unique().iter_chunks(max_rows_per_batch):
# 使用iter_chunks分批获取独特站点编码
batch_mdxq = xql.loc[xql['站点编码'].isin(batch_xql), :] # 获取当前批次需求
# ...(此处保持与原代码相同,直到将mdxq与dcl合并之前)
# 分批处理计算部分
re_temp = pd.DataFrame() # 当前批次的结果
for j in ...: # 同样分批处理(商品编码+物流编码)的独特组合
one = process_data_in_chunks(dcl, batch_mdxq, j, max_rows_per_batch) # 函数内部进行分步计算
re_temp = re_temp.append(one)
re = re.append(re_temp) # 累积所有批次的结果
dcl = update_dcl(dcl, re_temp) # 更新dcl数据框
# 结束循环后,可能还需要处理剩余的部分,如删除列等
def process_data_in_chunks(df_large, df_small, group_key, chunk_size):
# ...(将原有for循环内的计算逻辑转移到这里,以小批量形式处理)
pass
def update_dcl(dcl, processed_data):
# ...(更新dcl函数,同样分批进行)
pass
```
在这个版本中,我们使用`iter_chunks`函数将原始数据拆分成多个小批量,这样每次只处理一部分数据,而不是一次性加载整个数据集。`process_data_in_chunks` 和 `update_dcl` 函数负责分批处理计算和数据更新。这种做法有助于减少内存占用,使得大型数据集的处理变得可行。