Pandarallel 一个能让你的Pandas计算火力拉满的工具

python 数据赋 1年前 (2022-11-09) 248次浏览 已收录

没有使用
Pandarallel

使用了
Pandarallel

众所周知,由于GIL的存在,Python单进程中的所有操作都是在一个CPU核上进行的,所以为了提高运行速度,我们一般会采用多进程的方式。而多进程无非就是以下几种方案:

  • multiprocessing

  • concurrent.futures.ProcessPoolExecutor()

  • joblib

  • ppserver

  • celery

这些方案对于普通Pandas玩家来说都不是特别友好,怎样才能算作一个友好的并行处理方案?

那就是原来的逻辑我基本不用变,仅修改需要计算的那行就能完成我们目标的方案,而 pandarallel 就是一个这样友好的工具。

没有并行计算(原始pandas)

pandarallel

df.apply(func)

df.parallel_apply(func)

df.applymap(func)

df.parallel_applymap(func)

df.groupby(args).apply(func)

df.groupby(args).parallel_apply(func)

df.groupby(args1).col_name.rolling(args2).apply(func)

df.groupby(args1).col_name.rolling(args2).parallel_apply(func)

df.groupby(args1).col_name.expanding(args2).apply(func)

df.groupby(args1).col_name.expanding(args2).parallel_apply(func)

series.map(func)

series.parallel_map(func)

series.apply(func)

series.parallel_apply(func)

series.rolling(args).apply(func)

series.rolling(args).parallel_apply(func)

可以看到,在 pandarallel 的世界里,你只需要替换原有的 pandas 处理语句就能实现多CPU并行计算。非常方便、非常nice.

在4核CPU的性能测试上,它比原始语句快了接近4倍。测试条件(OS: Linux Ubuntu 16.04,Hardware: Intel Core i7 @ 3.40 GHz – 4 cores),这就是我所说的,它把CPU充分利用了起来。

下面就给大家介绍这个模块怎么用,其实非常简单,任何代码只需要加几行代码就能实现质的飞跃。

1.准备

首先需要你的电脑安装好了Python环境,并且安装好了Python开发工具。

如果你还没有安装,可以参考以下文章:

如果仅用Python来处理数据、爬虫、数据分析或者自动化脚本、机器学习等,建议使用Python基础环境+jupyter即可,安装使用参考Windows/Mac 安装、使用Python环境+jupyter notebook

如果想利用Python进行web项目开发等,建议使用Python基础环境+Pycharm,安装使用参考 :Windows下安装、使用Pycharm教程,这下全了 和 Mac下玩转Python-安装&使用Python/PyCharm 。

请选择以下任一种方式输入命令安装依赖
1. Windows 环境 打开 Cmd (开始-运行-CMD)。
2. MacOS 环境 打开 Terminal (command+空格输入Terminal)。
3. 如果你用的是 VSCode编辑器 或 Pycharm,可以直接使用界面下方的Terminal.

pip install pandarallel

对于windows用户,有一个不好的消息是,它只能在Windows的linux子系统上运行(WSL),你可以在微软官网上找到安装教程:

https://docs.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/about

2.使用Pandarallel

使用前,需要对Pandarallel进行初始化:

from pandarallel import pandarallel
pandarallel.initialize()

这样才能调用并行计算的API,不过 initialize 中有一个重要参数需要说明,那就是 nb_workers ,它将指定并行计算的Worker数,如果没有设置,所有CPU的核都会用上。

Pandarallel一共支持8种Pandas操作,下面是一个apply方法的例子。

import pandas as pd
import time
import math
import numpy as np
from pandarallel import pandarallel

# 初始化
pandarallel.initialize()
df_size = int(5e6)
df = pd.DataFrame(dict(a=np.random.randint(1, 8, df_size),
                       b=np.random.rand(df_size)))
def func(x):
    return math.sin(x.a**2) + math.sin(x.b**2)

# 正常处理
res = df.apply(func, axis=1)

# 并行处理
res_parallel = df.parallel_apply(func, axis=1)

# 查看结果是否相同
res.equals(res_parallel)

其他方法使用上也是类似的,在原始的函数名称前加上 parallel_,比如 DataFrame.groupby.apply:

import pandas as pd
import time
import math
import numpy as np
from pandarallel import pandarallel

# 初始化
pandarallel.initialize()
df_size = int(3e7)
df = pd.DataFrame(dict(a=np.random.randint(1, 1000, df_size),
                       b=np.random.rand(df_size)))
def func(df):
    dum = 0
    for item in df.b:
        dum += math.log10(math.sqrt(math.exp(item**2)))
        
    return dum / len(df.b)

# 正常处理
res = df.groupby("a").apply(func)
# 并行处理
res_parallel = df.groupby("a").parallel_apply(func)
res.equals(res_parallel)

又比如 DataFrame.groupby.rolling.apply:

import pandas as pd
import time
import math
import numpy as np
from pandarallel import pandarallel

# 初始化
pandarallel.initialize()
df_size = int(1e6)
df = pd.DataFrame(dict(a=np.random.randint(1, 300, df_size),
                       b=np.random.rand(df_size)))
def func(x):
    return x.iloc[0] + x.iloc[1] ** 2 + x.iloc[2] ** 3 + x.iloc[3] ** 4

# 正常处理
res = df.groupby('a').b.rolling(4).apply(func, raw=False)
# 并行处理
res_parallel = df.groupby('a').b.rolling(4).parallel_apply(func, raw=False)
res.equals(res_parallel)

案例都是类似的,这里就直接列出表格,不浪费大家宝贵的时间去阅读一些重复的例子了:

没有并行计算(原始pandas)

pandarallel

df.apply(func)

df.parallel_apply(func)

df.applymap(func)

df.parallel_applymap(func)

df.groupby(args).apply(func)

df.groupby(args).parallel_apply(func)

df.groupby(args1).col_name.rolling(args2).apply(func)

df.groupby(args1).col_name.rolling(args2).parallel_apply(func)

df.groupby(args1).col_name.expanding(args2).apply(func)

df.groupby(args1).col_name.expanding(args2).parallel_apply(func)

series.map(func)

series.parallel_map(func)

series.apply(func)

series.parallel_apply(func)

series.rolling(args).apply(func)

series.rolling(args).parallel_apply(func)

3.注意事项

1. 我有 8 个 CPU,但 parallel_apply 只能加快大约4倍的计算速度。为什么?

答:正如我前面所言,Python中每个进程占用一个核,Pandarallel 最多只能加快到你所拥有的核心的总数,一个 4 核的超线程 CPU 将向操作系统显示 8 个 CPU,但实际上只有 4 个核心,因此最多加快4倍。

2. 并行化是有成本的(实例化新进程,通过共享内存发送数据,…),所以只有当并行化的计算量足够大时,并行化才是有意义的。对于很少量的数据,使用 Pandarallel 并不总是值得的。

– END –


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