pandas如何开启并行计算

Pandas可以通过使用Dask或Ray库来开启并行计算。

使用Dask：

Dask是一个用于并行计算的Python库，它可以让Pandas在分布式集群上运行。要使用Dask，需要先安装它：

pip install dask

然后，可以使用以下代码来开启并行计算：

import dask.dataframe as dd

# 读取CSV文件并分块
df = dd.read_csv('my_data.csv', assume_missing=True, blocksize=100_000_000)

# 计算平均值
mean = df['column_name'].mean().compute()

在这里，使用`dd.read_csv`函数来读取CSV文件，并将其分块。然后，使用`compute`方法来计算平均值。Dask会自动在分布式集群上运行计算。

使用Ray：

Ray是一个用于分布式计算的Python库，它可以让Pandas在多个进程中运行。要使用Ray，需要先安装它：

pip install ray

然后，可以使用以下代码来开启并行计算：

import pandas as pd
import ray

ray.init()

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('my_data.csv')

# 将数据分成多个部分
chunks = [df[i:i+100_000] for i in range(0, len(df), 100_000)]

# 在多个进程中运行计算
result_ids = [ray.put(chunk['column_name'].mean()) for chunk in chunks]
results = ray.get(result_ids)

# 计算平均值
mean = sum(results) / len(results)

在这里，首先使用`ray.init`函数来初始化Ray。然后，使用`pd.read_csv`函数来读取CSV文件。接下来，将数据分成多个部分，并使用`ray.put`函数将它们放入不同的进程中运行计算。最后，使用`ray.get`函数获取计算结果，并计算平均值。Ray会自动在多个进程中运行计算。