Pandarallel是一个简单的Pandas并行化库,可以轻松地将apply函数并行化。 python from pandarallel import pandarallel # 初始化Pandarallel pandarallel.initialize() # 假设df是一个Pandas DataFrame,func是要应用的函数 df.parallel_apply(func) 注意,Pandarallel内部使用了multiprocessing模块来实现并行处理,因此在实际...
使用多进程可以同时处理多个任务,提高数据处理的效率。 定义多进程apply函数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defapply_parallel(df,func,num_processes):pool=mp.Pool(num_processes)results=pool.map(func,[df.iloc[i].neirongforiinrange(df.shape[0])])pool.close()pool.join()returnre...
使用Pandarallel 读取数据:df = pd.read_csv('data.csv', parallel=True) 使用Pandarallel 对数据进行分组统计:result = df.groupby('column_name').parallel_apply(func) 使用结果(如果需要)在这个例子中,parallel=True 参数告诉 pandas 使用 Pandarallel 来并行读取数据。然后,parallel_apply 方法用于并行应用函数...
Pandas是一款基于Python的数据处理和分析库。在使用Pandas进行数据处理时,经常会用到apply()方法来对DataFrame中的每一行数据进行操作。然而,由于apply()方法是逐行执行...
参考:pandas apply parallel 在数据分析和数据处理的过程中,效率往往是一个非常关键的因素。Pandas是Python中一个强大的数据处理库,但是在处理大规模数据时,其性能可能会受到限制,因为默认情况下pandas操作是单线程的。为了提高处理效率,可以利用并行处理技术来加速 pandas 的apply函数。本文将详细介绍如何在 pandas 中使...
pandarallel.initialize(nb_workers=min(os.cpu_count(), 12), progress_bar=True)defparapply_only_used_cols(df: pd.DataFrame, remove_col: str, words_to_remove_col: str, func, rr) ->list[str]:#使用并行计算实现returndf[[remove_col, words_to_remove_col]].parallel_apply(lambdax: func(x...
在使用 Pandas 进行并行处理时,如使用 parallel_apply、parallel_applymap 或其他并行函数,必须指定一个有效的进程数。这个错误信息 ValueError: Number of processes must be at least 1 表示您尝试使用的进程数为0或负数,这是不允许的。错误原因分析: 当进程数为0时,意味着没有进程被用来执行任务,因此会抛出这个...
python # Pandarallel加速 from pandarallel import pandarallel pandarallel.initialize() df.parallel_apply(complex_function) # Modin替代Pandas import modin.pandas as pd df = pd.read_csv('10gb.csv') 四、实战:金融高频数据处理 4.1 分时行情分析 处理千万级OHLC数据: python # 重采样优化 df = df.res...
%timeresult=Parallel(n_jobs=8)(delayed(sqrt)(i**2)foriinrange(1000000)) AI代码助手复制代码 CPU times: user50.9s, sys:12.6s, total:1min3s Walltime:52s AI代码助手复制代码 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 gr...
在Pandas中,可以使用apply()函数结合并行处理库来实现在数据子集上并行执行循环。下面是一种使用apply()函数和joblib库实现并行执行循环的方法: 首先,导入必要的库: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd from joblib import Parallel, delayed import multiprocessing 定义一个要在数据子集上执行的函数,例如: 代码语...