Pandas使用教程 - Pandas 并行计算与分布式处理

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@小白创作中心

Pandas使用教程 - Pandas 并行计算与分布式处理

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CSDN

https://blog.csdn.net/qq_42568323/article/details/145964243

在数据处理过程中，Pandas 是非常强大的工具，但它本身主要是单线程执行。当面对大规模数据集时，单线程的性能可能成为瓶颈。为此，我们可以借助并行计算和分布式处理技术来扩展 Pandas 的能力，实现更高效的数据操作。本文将介绍几种常见的并行计算和分布式处理方案，包括 Dask、Modin 以及与 Ray、joblib 等工具的集成，帮助你在大规模数据处理和分析中显著提升性能。

1. 并行计算与分布式处理的必要性

Pandas 内部很多操作都是高度优化的向量化操作，但总体上，它是单线程执行的。当数据量达到数百万行甚至更多时，单线程操作可能会变得非常缓慢，甚至导致内存瓶颈。通过并行计算和分布式处理，我们可以：

缩短数据处理时间 ：充分利用多核 CPU 和分布式集群，加速计算过程。
提高内存利用率 ：将数据分割成更小的块并行处理，降低单机内存压力。
支持大规模数据 ：借助分布式框架处理超大数据集，使得数据分析能够扩展到更大规模。

2. Dask DataFrame

2.1 基本概念

Dask DataFrame 是一个并行计算库，它模仿了 Pandas API，但在底层实现了任务调度，将大 DataFrame 分割成多个较小的 Pandas DataFrame（分块）。这些块可以并行处理，最后再组合成最终结果。

2.2 示例

import dask.dataframe as dd

# 读取大型 CSV 文件，返回 Dask DataFrame
ddf = dd.read_csv('data/large_file.csv', dtype={'col1': 'float32', 'col2': 'int32'})

# 进行分组聚合操作
result = ddf.groupby('col1').agg({'col2': 'sum'}).compute()
print(result.head())

在这个示例中，Dask 会自动将数据分块并行计算，最终使用 compute() 方法收集结果。

3. Modin

3.1 基本概念

Modin 是另一个并行化 Pandas 的库，它通过替换 Pandas 导入语句，使得代码无需修改即可获得并行计算的优势。Modin 内部使用 Ray 或 Dask 作为后端，通过分布式调度来加速 Pandas 操作。

3.2 示例

只需将 Pandas 导入替换为 Modin：

import modin.pandas as pd
# 后续代码与 Pandas 完全一致
df = pd.read_csv('data/large_file.csv')
result = df.groupby('col1')['col2'].sum()
print(result.head())

Modin 会自动利用所有可用 CPU 核心加速计算，而代码几乎不需要修改。

4. 其他并行与分布式工具

4.1 使用 Ray

Ray 是一个用于分布式计算的开源框架，可以与 Pandas 集成，实现更复杂的并行任务。通过 Ray，你可以编写分布式任务，将 Pandas 操作分发到多个节点上运行。

4.2 使用 joblib 与 multiprocessing

对于某些计算密集型任务，可以利用 Python 内置的 multiprocessing 模块或 joblib 库进行并行处理，特别是在自定义函数应用场景中。

例如，使用 joblib 并行执行 apply 操作：

from joblib import Parallel, delayed
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.rand(100000, 3), columns=list('ABC'))

def custom_function(row):
    # 进行一些复杂计算
    return row['A'] * row['B'] + row['C']

# 并行处理 DataFrame 中的每一行
results = Parallel(n_jobs=-1)(delayed(custom_function)(row) for _, row in df.iterrows())
df['Result'] = results

注意：对于大数据集，尽量避免使用 iterrows()，可以先将 DataFrame 转换为 NumPy 数组，再使用向量化或批量并行处理。