Pandaral·lel 和Modi: 一行代码加快CPU环境下高效并行Pandas计算速度

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Pandaral·lel

使用pandas，当您运行以下行时：

# Standard apply

df.apply(func)

得到这个CPU使用率：

标准pandas适用 - 仅使用1个CPU

即使计算机有多个CPU，也只有一个完全专用于您的计算。

而不是下边这种CPU使用，想要一个简单的方法来得到这样的东西：

并行Pandas适用 - 使用所有CPU

Pandaral·lel 如何帮助解决这个问题？

Pandaral·lel 的想法是将pandas计算分布在计算机上所有可用的CPU上，以显着提高速度。

没有并行化 没æPandarallel
通过并行化

安装

pip install pandarallel

要求

  • Linux或macOS（目前不支持Windows）

警告

  • 并行化有成本（实现新进程，通过共享内存发送数据等等），因此只有并行化的计算量足够高时，并行化才有效。对于非常少量的数据，使用并行并不总是值得的。

例子

此处提供了每个API的示例。

基准

对于一些例子，这里是使用和不使用Pandaral·lel的比较基准。

用于此基准的计算机：

  • 操作系统：Linux Ubuntu 16.04
  • 硬件：Intel Core i7 @ 3.40 GHz - 4核

基准

对于那些给出的示例，并行操作比标准操作快大约快4倍（除了series.map运行速度仅快3.2倍）。

API

首先，你必须导入pandarallel：

import pandarallel

然后，您必须初始化它。

pandarallel.initialize()

此方法需要4个可选参数：

  • shm_size_mb：Pandarallel共享内存的大小（MB）。如果默认值太小，则可以设置较大的值。默认情况下，它设置为2 GB。（INT）
  • nb_workers：工人数量。默认情况下，它设置为操作系统看到的核心数。（INT）
  • progress_bar：将其设置True为显示进度条。
  • verbose：详细程度。> 1显示所有日志 - 1，仅显示初始化日志 - <1显示无日志（int）

警告：进度条是一项实验性功能。这可能导致相当大的性能损失。不适用于DataFrameGroupy.parallel_apply。

使用dfpandas DataFrame，seriespandas Series，func应用/ map的函数args1，args2一些参数和col_name列名：

没有并行化 通过并行化
df.apply(func) df.parallel_apply(func)
df.applymap(func) df.parallel_applymap(func)
df.groupby(args).apply(func) 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)
series.map(func) series.parallel_map(func)
series.apply(func) series.parallel_apply(func)
series.rolling(args).apply(func) series.rolling(args).parallel_apply(func)

您将在此处找到此表的每一行的完整示例。

故障排除

我有8个CPU，但parallel_apply加速计算只有大约x4。为什么？

实际上Pandarallel只能加速计算，直到计算机拥有的内核数量为止。最近的大多数CPU（如Intel core-i7）都使用超线程。例如，4核超线程CPU将向操作系统显示8个CPU，但实际上只有4个物理计算单元。

在Ubuntu上，您可以获得核心数量$ grep -m 1 'cpu cores' /proc/cpuinfo。

当我跑步时from pandarallel import pandarallel，我明白了ModuleNotFoundError: No module named 'pyarrow._plasma。为什么？

你在使用Windows吗？Pandarallel依靠Pyarrow Plasma共享内存来工作。目前，Pyarrow Plasma仅适用于Linux和macOS（不支持Windows）。很抱歉，但目前Pandarallel仅支持Linux和macOS ......

Pandaral·lel：在多CPU环境简单高效并行运行Pandas

Pandaral·lel :github

 

Modi

pandas库是python中最有名的数据分析库，因为dataframe这种易用强大的数据类型，pandas成为数据科学必备套件。pandas可以和很多包联合使用，比如与机器学习sklearn、统计分析statsmodels、可视化searborn&matplotlib等等。下图是近几年python包的使用量趋势，pandas一骑绝尘

但pandas有一个弱点：不适用于大规模数据。

pandas默认只调用电脑单个的CPU进行数据读取和运算，但是当前的电脑大多是4核，甚至8核，而如果常规使用pandas意味着我们没有充分使用电脑的性能。

安装

pip3 install ray
pip3 install dask!
pip3 install modin

modin使用

modin的用法与pandas相差无几，只是在导入的时候略有不同。

import modin.pandas as pd

现在这个pd就拥有与pandas一样的功能

读取速度

说了这么多了，我们先看看pandas导入test.csv文件(107M)的速度。

import time
import pandas as pd

start = time.time()
df = pd.read_csv('data/test.csv')
end = time.time()
print(end-start)
1.611081838607788
pandas导入107M的test.csv耗时1.78s
import time
import modin.pandas as pd

start = time.time()
#test.csv 107M
df = pd.read_csv('data/test.csv')
end = time.time()
print(end-start)
0.7474761009216309
modin只用了0.75s，加快了2.1倍。

运算速度

pd.concat是用来连接多个dataframe的操作函数，当我们的df很大时，pd.concat就会变慢。我们在这里实验一下pandas和modin各自的速度

import time
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data/test.csv')
start = time.time()
newdf = pd.concat([df for _ in range(100)])
end = time.time()
print(end-start)
10.625022888183594
import time
import modin.pandas as pd

df = pd.read_csv('data/test.csv')
start = time.time()
newdf = pd.concat([df for _ in range(100)])
end = time.time()
print(end-start)
0.7488729953765869
同样的pd.concat操作，modin比pandas快了14倍。我又做了几个对比，制作成表格

实战技巧

modin目前仍然正在发展中，并不是所有的pandas的函数都能加速。如果加速遇到报错，说明这个操作modin不支持。

默认modin会调用电脑全部的cpu，如果不想全部调用，可以使用ray来限制cpu使用数。

import ray
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
ray.init(num_cpus=4, ignore_reinit_error=True)
import modin.pandas as pd

如果待操作的数据文件远大于电脑内存RAM，可以设置

import os
os.environ["MODIN_OUT_OF_CORE"]='true'
import modin.pandas as pd

Modin是为加速pandas而开发的包，可以自动按照电脑CPU数调整运行的核数。