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 ...
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...
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给一个函数进行处理。在这个函数中,将 DataFrame 的neirong进行分词,然后将结果保存到新的列表中。 调用执行 代码语言:javascript 复制 %%time df['segmentation']=apply_parallel(df,tokenize_t...
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...
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/tree/v1.5.2 ...
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。
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的参考,帮助大家更...
pool = 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 使用原始的apply方法大概占了25%的cpu,电脑是4核心的,刚好占了...
frompandarallelimportpandarallelpandarallel.initialize(nb_workers=min(os.cpu_count(),12))defparapply_only_used_cols(df:pd.DataFrame,remove_col:str,words_to_remove_col:str)->list[str]:returndf[[remove_col,words_to_remove_col]].parallel_apply(lambdax:remove_words(x[remove_col],x[words_to...
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 ...