3. apply 函数的多进程执行(去停用词) 多进程的实现主要参考了 stack overflow 的解答: Parallelize apply after pandas groupby 上图中,我们要把 AbstractText 去停用词, 处理成 AbstractText1 那样。首先,导入停用词表。 # 读入所有停用词 withopen('stopwords.txt','rb') as inp:lines= inp.read() stopwo...
pandarallel.initialize(nb_workers=4) res=pd.read_csv('./8.csv', low_memory=False) res['SFRZM']=res['SFRZM'].parallel_apply(lambdax:str(x)+'x') res.to_csv('./9.csv', index=False) github地址: https://github.com/nalepae/pandarallel/...
如何在Pandas dataframe中使用apply返回多列更新pandas Dataframe中的列,如excelPandas:使用多列的函数使用多索引Pandas移动行使用pandas进行多文档索引使用pandas连接多索引列如何在pandas中获取基于多列的列名?如何在Pandas中删除重复的多索引列如何在pandas中按多索引进行分组pandas python中的多索引使用多列的Pandas groupby...
# 避免不必要的数据复制result=data.groupby('A').sum(copy=False) 2.3 线程/进程间通信问题 问题描述 在多线程或多进程中,不同任务之间可能需要共享数据或同步操作。如果不正确处理,可能会导致死锁或竞争条件。 解决方案 使用queue.Queue类管理任务队列,确保线程安全。 在多进程中,利用multiprocessing.Manager提供的...
Pandas中的groupby为,根据字段(一个或多个)划分为不同的组(group)进而进行计算的方法。groupby是一个SAC过程,包括split-apply-combine三个步骤,完成数据的分组、计算和合并。 split:按照某一原则(groupby字段)进行拆分,相同属性分为一组 apply:对拆分后的各组执行相应的计算、转换、筛选等操作。
# 避免不必要的数据复制result = data.groupby('A').sum(copy=False) 2.3 线程/进程间通信问题 问题描述 在多线程或多进程中,不同任务之间可能需要共享数据或同步操作。如果不正确处理,可能会导致死锁或竞争条件。 解决方案 使用queue.Queue类管理任务队列,确保线程安全。
另外,pandas的apply和groupby其实是非常非常低效率的,提供几个优化思路: 1.能用numpy解决的,尽量使用numpy。 2.尽量用pandas的map、concat等替代解决函数。 3.series可以用vectorize再次提升速度。 4.多数情况下numpy的for循环 + numba (或ctypes)组合都比pandas的rolling + apply速度快。 5.尽量不要使用多进程。多...
4多进程与多线程 4.1多线程 # 导入线程池frommultiprocessing.dummy importPoolasthreadpool# 创建20个线程池pool=threadpool(20)fordetail_dataindata:# 使用异步形式启动线程池,并传入一个函数和参数pool.apply_async(get_detail_json_file,(detail_header,))# 关闭线程池pool.close()# 等待所有线程执行完毕,join...
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) ...
5. 使用适当的数据结构：对于某些特定的操作，使用Pandas提供的其他数据结构，如`Series`、`DataFrame`、`Panel`（较少使用）等，根据具体需求选择最适合的数据结构。同时，考虑使用`groupby`、`pivot_table`等方法来优化数据布局，使其更适合后续操作。6. 并行处理：对于支持并行处理的任务，可以利用多线程或多进程...