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Enhancement: allow iterating signals in chunks of dataframes

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
30/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python
Área
data

Línea de trabajo

Comienza con la implementación de to_dataframe() introducida en el pull request 380 y revisa cómo carga actualmente las señales de forma de onda. Define un enfoque para el procesamiento lazy y por bloques de dataframes que evite cargar la señal completa en memoria; se considera terminado cuando los registros grandes, como los de MIMIC-III, puedan procesarse en partes del tamaño de la memoria.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

I'm using the new to_dataframe() function that was implemented in https://github.com/MIT-LCP/wfdb-python/pull/380

One issue that I'm seeing is that when loading some of the waveform signals from https://physionet.org/content/mimic3wdb-matched/1.0/ using to_dataframe() it eats up a lot of memory. Specifically, on the machine I'm running on which has 96gb of memory, reading the record and calling to_dataframe runs out of memory.

I would like to lazy load the signal data into a chunked dataframe which would allow me to process the waveform signals in parts that could fit into memory, rather than loading it all into memory.

Lenguaje dominante
Jupyter Notebook
Estrellas
853
Forks
322
Métricas de merge de PR
Sin PR fusionados en 30 d

Guía de contribución

No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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