在学习pandas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作为一个软件还是很糟糕的。

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。我并不是说需要分布式网络的“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。其他人则提到MongoDB是一种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：

1. 将平面文件加载到永久的磁盘数据库结构中
2. 查询该数据库以检索要输入到熊猫数据结构中的数据
3. 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，尤其是那些使用“大数据”中的熊猫的人。

编辑-我希望如何工作的示例：

1. 迭代导入一个大型平面文件，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。
2. 为了使用Pandas，我想读取此数据的子集（通常一次只读取几列），使其适合内存。
3. 我将通过对所选列执行各种操作来创建新列。
4. 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：

1. 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，但是我确实执行了许多创建新列的操作。

2. 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。

3. 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。

4. 一个典型的项目文件通常约为1GB。文件以这样的方式组织：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。

5. 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，并且仅提取操作所需的列。

6. 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形式完成。例如，我将集中介绍一组仅涉及属性值的20个列，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一个方程式。
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）。