Pandas DataFrame apply() 方法会使用所有的核心吗

在本文中，我们将介绍 Pandas 中的 apply() 方法如何运行以及它会使用所有的核心吗。Pandas 是一个强大的数据分析工具，它可以处理大量的数据。为了加快数据分析的速度，Pandas 提供了 apply() 方法，使得用户可以并行处理 DataFrame 中的多个行或列。

阅读更多：Pandas 教程

Pandas apply() 方法的工作方式

使用 Pandas 的 apply() 方法时，Pandas 会自动为你处理并行处理每个行或每个列。这意味着，如果你想要对 DataFrame 中的每个行做某种操作，Pandas 会使用所有的 CPU 核心来并行处理每个行。让我们考虑一个简单的例子，如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.DataFrame(np.random.randn(100000, 4))

def apply_func(row):
    return row.sum()

result = data.apply(apply_func, axis=1)

在上面的示例中，我们生成了一个包含100000个行和4个列的 DataFrame。接下来，我们定义了一个函数 apply_func，它会将传递给它的行中的数据相加，并返回它们的和。在最后一行，我们调用了 apply() 方法，并将其应用在 axis=1 上，这表示方法应该沿 DataFrame 的行方向处理每行。在这个示例中，Pandas 将会使用所有的 CPU 核心来计算每一行的总和。

Pandas apply() 方法是否使用所有的核心？

到目前为止，我们了解到 Pandas 的 apply() 方法会自动地并行处理你的 DataFrame 中的每个行或列。但是，如果你想看到它是否确实使用了所有的核心，你可以使用 Python 自带的 multiprocessing 库来检查。正如下面的示例代码所示：

import pandas as pd
import numpy as np
import time
import multiprocessing as mp

data = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4))

def apply_func(row):
    return row.sum()

def parallel_apply(data, func, num_processes):
    pool = mp.Pool(num_processes)
    data_split = np.array_split(data, num_processes)
    result = pd.concat(pool.map(func, data_split))
    pool.close()
    pool.join()
    return result

start = time.time()
result = parallel_apply(data, apply_func, mp.cpu_count())
end = time.time()

print("Time taken: ", end-start)

在上面的示例中，我们定义了一个函数 parallel_apply()，它使用 multiprocessing 库并行处理 DataFrame 中的数据。它包含了与我们之前定义的 apply() 方法相同的 apply_func 函数。在 main 程序中，我们使用 mp.cpu_count() 获取当前机器上可用的 CPU 数量，并调用 parallel_apply() 函数来并行应用 apply_func() 方法。在结束时，我们输出了处理时间。