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...
fromjoblibimportParallel, delayedimportmultiprocessing# 方法三:对方法一使用多进程deftmp_func(df): df['AbstractText3'] = df['AbstractText'].apply(remove_stopwords1)returndfdefapply_parallel(df_grouped, func):"""利用 Parallel 和 delayed 函数实现并行运算"""results = Parallel(n_jobs=-1)(delayed(...
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()returnresults 在上述示例代码中,apply_parallel() 函数中使用了Python内置的 multiprocessing 模块创建了一个进程池,并将每一行数据都传递...
使用apply函数结合multiprocessing库进行并行化。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: ...
data['title'] = data['title'].parallel_apply(lambdas: jieba.lcut(s)) end = time.time() print(end - start) 输出: 可以看到改写后时间用时 154s(2min30s),比单进程快了一倍。关于 pandarallel 可以查看文档:https://github.com/nalepae/pandarallel...
去实现并行计算,但在Pandas处理数据中,使用 multiprocessing 并不好使,只听见风扇转啊转,就不见运行完毕。为了提高一点数据清洗的速度,找到一个Pandas多进程的方法, pandarallel 库,做了一下测试。 小数据集(先试过了1w)可能多进程还没单进程快,因为进程开启关闭也要一点时间。于是我弄了 100w 数据来测试: ...
importmultiprocessingpool = multiprocessing.Pool() result_parallel = pool.map(processing_fun, df) pool.close() data[0]里面装的是key user_id,直接返回一个dict,方便后面处理。。。 多进程的任务,得执行python脚本,交互式编程界面不可以啊 来看一下加速了多少 ...
python 有自己的多进包 multiprocessing 去实现并行计算,但在Pandas处理数据中,使用 multiprocessing 并不好使,只听见风扇转啊转,就不见运行完毕。 为了提高一点数据清洗的速度,找到一个Pandas多进程的方法,pandarallel 库,做了一下测试。喜欢本文记得收藏、关注、点赞。
python多进程 最常用的几种方式: 1、multiprocessing 2、concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() 3、joblib 4、ppserver https://blog.csdn.net/mmc2015/article/details/51878080 这个链接中比较了ppserver和…
pandarallel.initialize()result=data.parallel_apply(custom_function,axis=1) 四、总结 Pandas并行计算能够显著提升数据处理效率,但在实际应用中也会遇到各种挑战。通过合理规划数据分割策略、优化内存管理以及正确处理线程/进程间通信,我们可以有效避免常见的错误,充分发挥并行计算的优势。希望本文能为广大开发者提供有价值...