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...
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...
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 DataFrame df用例中,DataFrame column1和column2的两列,以及一个函数用于func: # ...
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...
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...
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) ...
%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...
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...