pandas parallel_apply 进度条|极客笔记

pandas parallel_apply 进度条

在处理大量数据时，使用pandas库中的apply函数可以对数据进行批量处理。然而，在处理大规模数据集时，该操作可能会变得非常耗时。为了加快处理速度，我们可以采用并行处理的方式来加速apply函数的执行。在本文中，我们将结合pandas和tqdm库来展示如何实现pandas的并行处理，并添加进度条以方便监控处理进度。

1. 使用`apply`函数处理数据

首先，让我们导入pandas和numpy库，并生成一个示例数据集以进行演示。

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成示例数据集
np.random.seed(0)
data = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, (1000, 3)), columns=['A', 'B', 'C'])
print(data.head())

运行以上代码，我们将得到一个包含1000行3列的随机数据集示例。

接下来，我们定义一个简单的函数process_row，该函数将对每行数据进行处理并返回结果。

def process_row(row):
    return row['A'] + row['B'] * row['C']

然后，我们可以使用apply函数将process_row应用到数据集中的每一行。

result = data.apply(process_row, axis=1)
print(result.head())

这样做可以实现对每行数据的处理，但是在处理大规模的数据时，可能会耗费大量计算时间。

2. 使用`swifter`库进行并行处理

为了加速apply函数的执行，我们可以使用swifter库来进行并行处理。swifter库允许我们在pandas中使用并行计算，从而提高数据处理速度。首先，我们需要安装swifter库。

pip install swifter

接下来，我们可以使用swifter来替代apply函数，实现并行处理。在使用swifter库之前，我们需要将数据转换为pandas的DataFrame格式。

import swifter

result_parallel = data.swifter.apply(process_row, axis=1)
print(result_parallel.head())

通过这种方式，我们可以利用多核处理器进行并行计算，提高数据处理速度。

3. 添加进度条

虽然通过swifter库可以实现并行处理，但在处理大规模数据时，我们可能希望监控处理进度以便及时了解处理状态。为了实现加入进度条的功能，我们可以结合使用tqdm库和swifter库。

首先，让我们安装tqdm库：

pip install tqdm

然后，我们可以在swifter的并行处理中添加progress_bar参数来设置进度条。

import tqdm

# 使用tqdm显示进度条
result_with_progress = data.swifter.progress_bar(True).apply(process_row, axis=1)
print(result_with_progress.head())

通过这种方式，我们可以在数据处理过程中实时显示进度条，方便监控处理进度。

总的来说，通过结合pandas、swifter和tqdm库实现并行处理并添加进度条，我们可以在处理大规模数据时显著提高处理速度，并方便监控处理进度。这对于需要处理大量数据的数据科学家和工程师来说非常有用。

pandas parallel_apply 进度条