Enhancement: allow iterating signals in chunks of dataframes
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 30/100
Direzione di ricerca
Inizia dall’implementazione di to_dataframe() introdotta nella pull request 380 e verifica come carica attualmente i segnali di forma d’onda. Definisci un approccio per l’elaborazione lazy e a blocchi dei dataframe che eviti di caricare l’intero segnale in memoria; il lavoro è completo quando record di grandi dimensioni, come quelli di MIMIC-III, possono essere elaborati in parti delle dimensioni della memoria disponibile.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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.
- Lingua principale
- Jupyter Notebook
- Stelle
- 853
- Fork
- 322
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Guida per i contributori
Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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