如何在 pandas 中实现并行处理|极客笔记

如何在 pandas 中实现并行处理

在数据分析和数据处理中，pandas 是 Python 中最常用的库之一。pandas 提供了非常强大的数据结构和数据操作工具，使得处理大规模数据变得更加高效和方便。然而，当处理非常大的数据集时，pandas 的性能可能会成为一个瓶颈。为了解决这个问题，我们可以利用并行处理来加速 pandas 的 apply 函数。本文将详细介绍如何在 pandas 中实现并行处理，特别是如何并行化 apply 函数以提高数据处理速度。

1. pandas apply 函数简介

在 pandas 中，apply 函数是一个非常强大的工具，它允许用户对 DataFrame 或 Series 中的数据应用一个函数。这个函数可以是用户自定义的，也可以是任何可调用的对象。apply 函数通常用于复杂的数据转换或计算，但其缺点是只能在单个核心上运行，这在处理大型数据集时可能会导致性能问题。

示例代码 1：使用 apply 函数

import pandas as pd

# 创建一个简单的 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': range(1, 6),
    'B': ['pandasdataframe.com' for _ in range(5)]
})

# 定义一个简单的函数
def my_func(x):
    return x * 2

# 使用 apply 函数
df['A'] = df['A'].apply(my_func)
print(df)

Output:

如何在 pandas 中实现并行处理

2. 并行化 apply 函数

为了提高 apply 函数的执行速度，我们可以使用多核处理的方法来并行化这个过程。Python 中有多种方式可以实现并行处理，常见的有使用 multiprocessing 库或第三方库如 joblib。

示例代码 2：使用 multiprocessing 并行化 apply

import pandas as pd
import multiprocessing as mp

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': range(1, 1001),
    'B': ['pandasdataframe.com' for _ in range(1000)]
})

# 定义一个函数
def my_func(x):
    return x * 2

# 并行化 apply 函数
def parallel_apply(df, func, num_partitions, num_cores):
    df_split = np.array_split(df, num_partitions)
    pool = mp.Pool(num_cores)
    df = pd.concat(pool.map(func, df_split))
    pool.close()
    pool.join()
    return df

# 使用并行化 apply
df['A'] = parallel_apply(df['A'], my_func, 10, mp.cpu_count())
print(df)

3. 使用 joblib 加速 apply

joblib 是一个用于轻松简单并行计算的库，它特别适合用于那些要求大量重复计算的任务。使用 joblib 可以很容易地将 apply 函数并行化。

示例代码 3：使用 joblib 并行化 apply

import pandas as pd
from joblib import Parallel, delayed

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': range(1, 1001),
    'B': ['pandasdataframe.com' for _ in range(1000)]
})

# 定义一个函数
def my_func(x):
    return x * 2

# 使用 joblib 并行化 apply
df['A'] = Parallel(n_jobs=-1)(delayed(my_func)(i) for i in df['A'])
print(df)

Output:

如何在 pandas 中实现并行处理

4. 性能比较

在实际应用中，使用并行处理可以显著提高 apply 函数的执行速度。这一节将通过一个实验来比较单线程和多线程处理 apply 函数的性能差异。

示例代码 4：性能比较

import pandas as pd
import time

# 创建一个大型 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': range(1, 10001),
    'B': ['pandasdataframe.com' for _ in range(10000)]
})

# 定义一个函数
def my_func(x):
    return x * 2

# 测试单线程 apply
start_time = time.time()
df['A'] = df['A'].apply(my_func)
end_time = time.time()
print("单线程耗时：", end_time - start_time)

# 测试多线程 apply
start_time = time.time()
df['A'] = parallel_apply(df['A'], my_func, 10, mp.cpu_count())
end_time = time.time()
print("多线程耗时：", end_time - start_time)