Pandas 多进程apply

在本文中，我们将介绍如何在Pandas中应用多进程，以加速对数据帧的操作。Pandas是Python中广泛使用的数据分析库，因为它具有灵活性和高效性，可以轻松处理大数据集。然而，使用单个CPU核心运行操作可能会导致执行速度缓慢。我们将看到如何使用Python的multiprocessing模块在Pandas中实现多进程。

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Pandas.apply

首先，让我们快速回顾apply函数。apply函数可以使用自定义函数对数据帧的每一行或每一列执行操作。这个函数可以接受一个lambda函数或一个自定义函数。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a':[1, 2, 3], 'b':[4, 5, 6]})

def my_function(x, y):
    return x + y

df['c'] = df.apply(lambda row: my_function(row['a'], row['b']), axis=1)

在上面的例子中，我们定义了一个my_function函数来添加’a’列和’b’列，并将结果存储在’c’列中。我们在apply函数中使用lambda函数来调用my_function函数，axis=1表示对每一行执行操作。

Pandas Parallel_apply

当处理大型数据集时，使用单个CPU核心的apply函数可能会非常缓慢。这里我们介绍一种使用multiprocessing模块的parallel_apply函数来加速操作的方法。

import pandas as pd
from multiprocessing import Pool

df = pd.DataFrame({'a':[1, 2, 3], 'b':[4, 5, 6]})

def my_function(x, y):
    return x + y

def parallelize_dataframe(df, func, n_cores=4):
    df_split = np.array_split(df, n_cores)
    with Pool(n_cores) as pool:
        df = pd.concat(pool.map(func, df_split))

    return df

def apply_my_function(df):
    df['c'] = df.apply(lambda row: my_function(row['a'], row['b']), axis=1)
    return df

df = parallelize_dataframe(df, apply_my_function)

在这个例子中，我们将数据帧分成了n个区域，然后在n个进程中对每个区域进行操作。最后，我们将结果合并到一个数据帧中。

我们使用了并行化实现程序加速的约定权值方法：我们分成若干片，使用Pool的map函数并行的映射处理每个区域，最后使用pd.concat将处理好的数据片合并。

总结

在本文中，我们介绍了Pandas中apply函数的基础知识，并介绍了如何使用Python的multiprocessing模块实现多进程。使用Pandas的parallel_apply可以非常有效地加速操作，使得对于大规模数据集的分析成为可能。通过使用numpy和multiprocessing模块，我们可以轻松实现细粒度的控制，让代码具有高效性和可读性。