详解pandas apply 并行处理的几种方法

2023-07-05 05:17:02 376

1.pandarallel(pipinstall)

对于一个带有PandasDataFramedf的简单用例和一个应用func的函数，只需用parallel_apply替换经典的apply。

frompandarallelimportpandarallel

#Initialization
pandarallel.initialize()

#Standardpandasapply
df.apply(func)

#Parallelapply
df.parallel_apply(func)

注意，如果不想并行化计算，仍然可以使用经典的apply方法。

另外可以通过在initialize函数中传递progress_bar=True来显示每个工作CPU的一个进度条。

2.joblib(pipinstall)

https://pypi.python.org/pypi/joblib

#Embarrassinglyparallelhelper:tomakeiteasytowritereadableparallelcodeanddebugitquickly

frommathimportsqrt
fromjoblibimportParallel,delayed

deftest():
start=time.time()
result1=Parallel(n_jobs=1)(delayed(sqrt)(i**2)foriinrange(10000))
end=time.time()
print(end-start)
result2=Parallel(n_jobs=8)(delayed(sqrt)(i**2)foriinrange(10000))
end2=time.time()
print(end2-end)

-------输出结果----------

0.4434356689453125
0.6346755027770996

3.multiprocessing

importmultiprocessingasmp

withmp.Pool(mp.cpu_count())aspool:
df['newcol']=pool.map(f,df['col'])
multiprocessing.cpu_count()

返回系统的CPU数量。

该数量不同于当前进程可以使用的CPU数量。可用的CPU数量可以由len(os.sched_getaffinity(0))方法获得。

可能引发NotImplementedError。

参见os.cpu_count()

4.几种方法性能比较

（1）代码

importsys
importtime
importpandasaspd
importmultiprocessingasmp
fromjoblibimportParallel,delayed
frompandarallelimportpandarallel
fromtqdmimporttqdm,tqdm_notebook


defget_url_len(url):
url_list=url.split(".")
time.sleep(0.01)#休眠0.01秒
returnlen(url_list)

deftest1(data):
"""
不进行任何优化
"""
start=time.time()
data['len']=data['url'].apply(get_url_len)
end=time.time()
cost_time=end-start
res=sum(data['len'])
print("res:{},costtime:{}".format(res,cost_time))

deftest_mp(data):
"""
采用mp优化
"""
start=time.time()
withmp.Pool(mp.cpu_count())aspool:
data['len']=pool.map(get_url_len,data['url'])
end=time.time()
cost_time=end-start
res=sum(data['len'])
print("test_mp\tres:{},costtime:{}".format(res,cost_time))

deftest_pandarallel(data):
"""
采用pandarallel优化
"""
start=time.time()
pandarallel.initialize()
data['len']=data['url'].parallel_apply(get_url_len)
end=time.time()
cost_time=end-start
res=sum(data['len'])
print("test_pandarallel\tres:{},costtime:{}".format(res,cost_time))


deftest_delayed(data):
"""
采用delayed优化
"""
defkey_func(subset):
subset["len"]=subset["url"].apply(get_url_len)
returnsubset

start=time.time()
data_grouped=data.groupby(data.index)
#data_grouped是一个可迭代的对象，那么就可以使用tqdm来可视化进度条
results=Parallel(n_jobs=8)(delayed(key_func)(group)forname,groupintqdm(data_grouped))
data=pd.concat(results)
end=time.time()
cost_time=end-start
res=sum(data['len'])
print("test_delayed\tres:{},costtime:{}".format(res,cost_time))


if__name__=='__main__':

columns=['title','url','pub_old','pub_new']
temp=pd.read_csv("./input.csv",names=columns,nrows=10000)
data=temp
"""
foriinrange(99):
data=data.append(temp)
"""
print(len(data))
"""
test1(data)
test_mp(data)
test_pandarallel(data)
"""
test_delayed(data)

(2)结果输出

1k
res:4338,costtime:0.0018074512481689453
test_mp res:4338,costtime:0.2626469135284424
test_pandarallel res:4338,costtime:0.3467681407928467

1w
res:42936,costtime:0.008773326873779297
test_mp res:42936,costtime:0.26111721992492676
test_pandarallel res:42936,costtime:0.33237743377685547

10w
res:426742,costtime:0.07944369316101074
test_mp res:426742,costtime:0.294996976852417
test_pandarallel res:426742,costtime:0.39208269119262695

100w
res:4267420,costtime:0.8074917793273926
test_mp res:4267420,costtime:0.9741342067718506
test_pandarallel res:4267420,costtime:0.6779992580413818

1000w
res:42674200,costtime:8.027287006378174
test_mp res:42674200,costtime:7.751036882400513
test_pandarallel res:42674200,costtime:4.404983282089233

在get_url_len函数里加个sleep语句（模拟复杂逻辑），数据量为1k，运行结果如下：

1k
res:4338,costtime:10.054503679275513
test_mp res:4338,costtime:0.35697126388549805
test_pandarallel res:4338,costtime:0.43415403366088867
test_delayed res:4338,costtime:2.294757843017578

5.小结

（1）如果数据量比较少，并行处理比单次执行效率更慢；

（2）如果apply的函数逻辑简单，并行处理比单次执行效率更慢。

6.问题及解决方法

（1）ImportError:Thisplatformlacksafunctioningsem_openimplementation,therefore,therequiredsynchronizationprimitivesneededwillnotfunction,seeissue3770.

https://www.jianshu.com/p/0be1b4b27bde

（2）Linux查看物理CPU个数、核数、逻辑CPU个数

https://lover.blog.csdn.net/article/details/113951192

(3)进度条的使用

https://www.nhooo.com/article/206219.htm

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