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...
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...
1001),'B':range(1001,2001)})# 定义一个简单的函数来模拟处理过程defprocess_data(x):returnx*x# 并行应用函数defparallel_apply(df,func):withProcessPoolExecutor()asexecutor:results=list(executor.map(func,[df[col]forcolindf.columns]))returnpd.concat(results,axis=1)# 调用...
df['segmentation']=apply_parallel(df,tokenize_text,8) 结果展示 可以看到segmentation 已经分词完成,词性也对应上了,通过上面这种方案处理1000条数据用了2.42秒。处理的数据越多,差异越明显。 需要注意的是,使用多进程处理数据时,可能会出现数据不一致的问题,需要进行一定的控制和同步。另外,多进程处理数据也会消耗...
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) df.groupby(args1).col_name.expanding(args2).parallel_apply(func) ...
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...
df.apply(func) # Parallel apply df.parallel_apply(func) 注意,如果不想并行化计算,仍然可以使用经典的apply方法。 你还可以通过在initialize函数中传递progress_bar=True来显示每个工作CPU的一个进度条。 在一个更加复杂的Pandas DataFramedf用例中,DataFramecolumn1和column2的两列,以及一个函数用于func: ...
(0)踩踩(0) 所需:1积分 多种图像去雾实现-直方图去雾-局部自适应直方图去雾-小波去雾-暗通道去雾方法 2025-01-28 03:14:25 积分:1 photoshop资料练习 2025-01-28 01:57:55 积分:1 Resnet Pytorch算法复现 2025-01-27 18:41:56 积分:1
res.equals(res_parallel) 其他方法使用上也是类似的,在原始的函数名称前加上 parallel_,比如 DataFrame.groupby.apply: import pandas as pd import time import math import numpy as np from pandarallel import pandarallel # 初始化 pandarallel.initialize() ...