joblib 對 Pandas 的並行處理

2021-10-02 02:56:20 字數 961 閱讀 9096

目標：

如果需要對乙個很大的資料集進行操作，而基於一列資料生成新的一列資料可能都需要耗費很長時間。

於是可以使用 joblib 進行並行處理。

實現方法：

1、無並行：

import pandas as pd


defdouble_fun


(data)


:return


pow(data,2)


data[


'double'


]= data[


'x']


.(double_fun)
2、並行：

import pandas as pd


from joblib import parallel, delayed


defdouble_func


(data)


:return


pow(data,2)


defkey_func


(subset)


:    subset[


"double"


]= subset[


"x"]


.(double_func)


data_grouped = data.groupby(data.index)


results = parallel(n_jobs=8)


(delayed(key_func)


(group)


for name, group in data_grouped)


data = pd.concat(results)
基本原理就是把整個 dataframe 根據 index，每行生成了乙個子資料集，而把每個子資料集作為子任務使用多程序執行，最終生成 results 是多程序執行生成的結果的 list，使用 concat 重新組合就是我們最終想要的結果了。

n_jobs 引數就是需要使用幾個程序池來執行程式。

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