Bu makale, büyük veri kümeleriyle çalışırken Pandas kütüphanesinin karşılaştığı bellek sorunlarına odaklanıyor. Yazar, 120 milyon kayıt ve 13 GB boyutundaki ABD iç hat uçuş verilerini kullanarak, en yüksek ortalama gecikmeye sahip ilk 5 Amerikan havalimanını bulma problemini ele alıyor. Amaç, bu tür büyük veri setlerini standart bir dizüstü bilgisayarda (16 GB RAM) verimli bir şekilde işleyebilmek.
Makale, tüm CSV dosyalarını pandas.concat ile birleştirerek veriyi belleğe yüklemeye çalışan "saf" bir yaklaşımla başlıyor. Ancak bu yöntem, sistemde çok büyük miktarda RAM yoksa MemoryError ile sonuçlanıyor. Bu durum, büyük veri setleriyle çalışırken karşılaşılan yaygın bir sorunu gözler önüne seriyor. Yazar, bu bellek hatalarını aşmak ve kodu daha hızlı ve verimli hale getirmek için farklı stratejiler sunuyor.
Alternatif olarak sunulan "saf Python" yaklaşımı, tüm veriyi belleğe yüklemek yerine, dosyaları satır satır okuyarak işleme prensibine dayanıyor. Bu yöntemde, her havalimanı için kümülatif gecikme ve uçuş sayısı takip ediliyor ve ortalama gecikme, tüm satırlar işlendikten sonra hesaplanıyor. Bu sayede, bellek tüketimi minimumda tutularak, büyük veri setleri mütevazı donanım kaynaklarıyla bile işlenebiliyor. Makale, bu tür senaryolarda bellek verimliliğinin ve akıllı veri işleme tekniklerinin önemini vurguluyor.
Büyük veri setlerini işlerken bellek hatalarını önlemek ve performansı artırmak için Pandas'a alternatif, bellek dostu Python yaklaşımlarının nasıl kullanılabileceğini gösteriyor.