默认情况下,apply方法是按行应用函数,但我们可以通过指定axis参数来改为按列应用函数。 要在列上并行应用函数,我们可以使用multiprocessing库来实现并行处理。multiprocessing库提供了Pool类,可以方便地创建多个进程来并行执行任务。 下面是一个示例代码,演示了如何在pandas数据框列上并行应用函数: 代码语言:txt
apply函数可以将一个函数应用于数据帧的每一行或每一列。通过设置axis参数为1,可以实现对每一行的并行化处理。同时,使用multiprocessing库可以利用多个CPU核心进行并行计算。这种方法适用于需要对每一行进行独立计算的情况。示例代码如下: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd from multiprocessing import Pool ...
importpandasaspdimportmultiprocessingasmpdefparallelize_df(df,func,num_processes=6):df_split=np.array...
我想采用多进程的方式来实现该功能,部分代码如下: def pandas_data_washed(df): pool = multiprocessing.Pool(processes=35) all_urls_df = df all_urls_df["status"] = all_urls_df.apply(lambda x: 1 if pool.apply_async(check_url_ok, (x.url,)) else 0, axis=1) pool.close() pool.join()...
multiprocessing pool 优点:使用更灵活,性能基本与joblib相同,略有优势。 缺点:代码繁琐。需要注意的点多,如get()阻塞进程,需要统一获取值 close()需要放在jion前等。 multiprocessing代码: pool = Pool(4) #线程池中的同时执行的进程数为3 #res=pool.map_async(read_excel_pal,lst_r).get() ...
import osimport pandas as pdfrom multiprocessing import PoolN= 1_000_000if __name__ == '__main__': cpus = os.cpu_count() pool = Pool(cpus-1) async_results = [] for _ in range(N): async_results.append(pool.apply_async(generate_record)) pool.close() pool...
from pandas import read_csv from multiprocessing import Pool def _process(_chunk): # 分块处理逻辑... pass if __name__ == '__main__': pool_size = 4 pool = Pool(processes=pool_size) reader = read_csv(SOURCE_FILE, sep='\t', header=None, usecols=[1], skiprows=1, iterator=True...
#为啥不开多线程要开多进程,在python中,计算密集型的任务开了多线程没啥效果,具体原因还请自行搜索GIL全局解释器锁#回到业务情景,数据量大,计算密集,此时需要让多个cpu工作起来同时计算#下面简单介绍3中并行计算的方式#3.1使用multiprocessing.Pool模块,不建议使用frommultiprocessingimportPool ...
你可以直接使用来自multiprocessing包的Pool。 Pool.map()需要两个参数:一个函数和一个值列表。 因此,你可以这样做: from multiprocessing import Pool n = 5 # Any number of threads with Pool(n) as p: p.map(process, df_fruits['name'].values) 这将逐个遍历 df_fruits 数据框中的所有水果。请注意...
from multiprocessing import Pool def process_data(chunk): # 对数据块进行处理 return chunk.dropna() 读取大数据文件并分块处理 data_chunks = pd.read_csv('large_data.csv', chunksize=10000) with Pool(processes=4) as pool: results = pool.map(process_data, data_chunks) ...