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目录1.准备2.使用 Pandarallel3.注意事项众所周知，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
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：
这些方案对于普通 Python 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。
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。
开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上
pip install 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:
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。
到此这篇关于Python提高运行速度工具之Pandarallel的使用教程的文章就介绍到这了,更多相关Python Pandarallel内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
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本文标题: Python提高运行速度工具之Pandarallel的使用教程
本文链接: https://www.lsjlt.com/news/120644.html(转载时请注明来源链接)
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