在学习熊猫的过程中，我试图迷惑了这个问题很多月。我在日常工作中使用SAS，这非常有用，因为它提供了核心支持。但是，由于许多其他原因，SAS作为一个软件也是很糟糕的。 有一天，我希望用python和pandas取代我对SAS的使用，但是我目前缺少大型数据集的核心工作流程。我不是在谈论需要分布式网络的“大数据”，而是文件太大而无法容纳在内存中，但文件又足够小而无法容纳在硬盘上。 我的第一个想法是用来HDFStore将大型数据集保存在磁盘上，然后仅将需要的部分拉入数据帧中进行分析。其他人提到MongoDB是更易于使用的替代方案。我的问题是这样的： 什么是实现以下目标的最佳实践工作流： 将平面文件加载到永久的磁盘数据库结构中 查询该数据库以检索要输入到熊猫数据结构中的数据 处理熊猫中的片段后更新数据库 现实世界中的示例将不胜感激，尤其是那些从“大数据”中使用熊猫的人。 编辑-我希望如何工作的示例： 迭代地导入一个大的平面文件，并将其存储在永久的磁盘数据库结构中。这些文件通常太大而无法容纳在内存中。 为了使用Pandas，我想读取这些数据的子集（通常一次只读取几列），使其适合内存。 我将通过对所选列执行各种操作来创建新列。 然后，我将不得不将这些新列添加到数据库结构中。 我正在尝试找到执行这些步骤的最佳实践方法。阅读有关熊猫和pytables的链接，似乎添加一个新列可能是个问题。 编辑-专门回答杰夫的问题： 我正在建立消费者信用风险模型。数据类型包括电话，SSN和地址特征；财产价值；犯罪记录，破产等贬义信息。我每天使用的数据集平均有近1,000到2,000个字段，这些字段是混合数据类型：数字和字符数据的连续，名义和有序变量。我很少追加行，但是我确实执行许多创建新列的操作。 典型的操作涉及使用条件逻辑将几个列合并到一个新的复合列中。例如，if var1 > 2 then newvar = ‘A’ elif var2 = 4 then newvar = ‘B’。这些操作的结果是数据集中每个记录的新列。 最后，我想将这些新列添加到磁盘数据结构中。我将重复步骤2，使用交叉表和描述性统计数据探索数据，以寻找有趣的直观关系进行建模。 一个典型的项目文件通常约为1GB。文件组织成这样的方式，其中一行包含消费者数据记录。每条记录的每一行都有相同的列数。情况总是如此。 创建新列时，我会按行进行子集化是非常罕见的。但是，在创建报告或生成描述性统计信息时，对行进行子集化是很常见的。例如，我可能想为特定业务创建一个简单的频率，例如零售信用卡。为此，除了我要报告的任何列之外，我将只选择那些业务线=零售的记录。但是，在创建新列时，我将拉出所有数据行，而仅提取操作所需的列。 建模过程要求我分析每一列，寻找与某些结果变量有关的有趣关系，并创建描述这些关系的新复合列。我探索的列通常以小集合形式完成。例如，我将集中讨论一组20个仅涉及属性值的列，并观察它们与贷款违约的关系。一旦探索了这些列并创建了新的列，我便转到另一组列，例如大学学历，并重复该过程。我正在做的是创建候选变量，这些变量解释我的数据和某些结果之间的关系。在此过程的最后，我应用了一些学习技术，这些技术可以根据这些复合列创建方程。 我很少向数据集添加行。我几乎总是会创建新列（统计/机器学习术语中的变量或功能）。