pandas 如何开启并行计算

Pandas 可以通过设置 `pandas.options.mode.chained_assignment` 参数为 `None` 来开启并行计算，在使用 Pandas 进行大规模数据处理时，开启并行计算可以显著提高计算效率。具体操作如下：

import pandas as pd

# 开启并行计算
pd.options.mode.chained_assignment = None

此外，还可以使用 `pandas.DataFrame.apply` 方法来实现并行计算，该方法可以接受 `pandas.DataFrame.apply` 方法的参数 `n_jobs` 来指定并行计算的 CPU 核心数。例如：

import pandas as pd

# 创建测试数据
df = pd.DataFrame({'A': range(1000000), 'B': range(1000000)})

# 使用 apply 实现并行计算
df['C'] = df.apply(lambda x: x['A'] + x['B'], axis=1, n_jobs=-1)

上述代码中，使用 `n_jobs=-1` 表示使用所有可用的 CPU 核心进行并行计算。

相关问题

pandas如何开启并行计算

在pandas中开启并行计算可以使用以下方法：

1. 使用`joblib`库来开启并行计算。`joblib`库是一个专门用于处理并行计算的库，可以在pandas中使用它来开启并行计算。可以通过以下代码来开启并行计算：

from joblib import Parallel, delayed
import multiprocessing

num_cores = multiprocessing.cpu_count()

# 使用joblib库开启并行计算
Parallel(n_jobs=num_cores)(delayed(function_name)(args) for args in args_list)

其中，`num_cores`是当前机器的CPU核心数，`function_name`是要并行计算的函数名，`args_list`是函数的参数列表。

2. 使用`dask`库来开启并行计算。`dask`是一个分布式计算库，可以在pandas中使用它来进行并行计算。可以通过以下代码来开启并行计算：

import dask.dataframe as dd

# 读取csv文件
df = dd.read_csv('data.csv')

# 对数据进行并行计算
result = df.groupby('column_name').mean().compute()

其中，`dd.read_csv`函数可以读取csv文件并返回一个`dask`数据框，`groupby`和`mean`函数可以对数据进行分组和计算平均值，`compute`函数可以将结果返回为pandas数据框。

pandas 如何设置开启并行计算

Pandas 是一个基于 Numpy 的数据处理库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具。Pandas 中可以使用多线程或多进程进行并行计算，提高计算效率。下面介绍如何在 Pandas 中开启并行计算。

Pandas 并行计算的设置有两种方式：

1. 使用 joblib 库

joblib 是一个 Python 库，它提供了简单的接口来开启多线程或多进程并行计算。Pandas 也可以使用 joblib 来开启并行计算。

import pandas as pd
from joblib import Parallel, delayed

# 设置使用多线程或多进程
Parallel(n_jobs=-1)(delayed(func)(param) for param in params)

其中，`n_jobs` 参数可以设置使用的 CPU 核数。设置为 `-1` 表示使用所有可用的核数。`delayed` 函数用于将需要并行计算的函数包装成一个可调用的对象。

2. 使用 dask 库

dask 是一个 Python 库，它提供了分布式计算的功能，可以将数据分割成多个块，使用多个 CPU 或多台机器并行计算。Pandas 中也可以使用 dask 来开启并行计算。

import dask.dataframe as dd

# 读取 csv 文件
df = dd.read_csv("data.csv")

# 计算平均值
mean = df["value"].mean().compute()

这里使用了 dask.dataframe 来读取 csv 文件，并使用 `compute` 方法计算平均值。`compute` 方法会自动开启多线程或多进程并行计算。

可以根据实际情况选择使用 joblib 或 dask 进行并行计算。在数据量较大时，使用并行计算可以大大提高计算速度。