pandas 并行处理

在 pandas 中可以使用 Dask 来实现并行处理，Dask 是一个基于分布式计算的高性能并行计算库，它可以让我们在单机或者集群上进行并行处理，而且可以完美兼容 pandas。

具体来说，我们可以将 pandas 的 DataFrame 转换成 Dask 的 DataFrame，然后就可以使用 Dask 提供的并行计算操作。

例如，我们可以使用 `dask.dataframe.read_csv` 函数来读取 CSV 文件，这个函数返回的是一个 Dask 的 DataFrame。当然，在进行计算时，我们也需要使用 Dask 提供的计算函数，例如 `groupby`、`merge`、`apply` 等。

相关问题

pandas 并行 计算

Pandas 并行计算可以通过使用 `pandas.DataFrame` 的 `parallel_apply()` 方法来实现。这个方法可以在多个 CPU 核心上并行地应用一个函数到数据框的每一行或每一列上。

以下是一个示例代码，展示了如何在 Pandas 中进行并行计算：

import pandas as pd
import multiprocessing

# 创建一个包含数据的示例数据框
data = {'A': range(100),
        'B': range(100, 200)}

df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数，用于并行计算每一行的平均值
def calculate_mean(row):
    return row.mean()

# 设置并行计算的核心数
num_cores = multiprocessing.cpu_count()

# 使用 parallel_apply() 方法进行并行计算
df['mean'] = df.parallel_apply(calculate_mean, axis=1, raw=True, num_cores=num_cores)

print(df.head())

在这个例子中，我们首先创建了一个包含两列的示例数据框 `df`。然后定义了一个函数 `calculate_mean()`，用于计算每一行的平均值。接下来，我们使用 `multiprocessing.cpu_count()` 来获取 CPU 核心数，并将其作为参数传递给 `parallel_apply()` 方法，以指定并行计算的核心数。最后，我们将计算结果赋值给新的列 `'mean'` 并打印出前几行。

请注意，`parallel_apply()` 方法在处理大型数据集时可能会导致内存消耗过高，因此在使用之前，请确保你的系统具有足够的内存来处理你的数据。

怎样使用pandas并行读取大文件

要使用pandas并行读取大文件，可以使用pandas的read_csv()函数的多线程参数进行并行读取。具体步骤如下：

1. 首先，确保你已经安装了pandas库。

2. 导入pandas库和必要的模块：

import pandas as pd
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

3. 定义一个函数，用于读取CSV文件并返回DataFrame对象：

def read_csv_file(filename):
    return pd.read_csv(filename)

4. 获取要并行读取的CSV文件列表：

file_list = ['file1.csv', 'file2.csv', 'file3.csv']

5. 创建一个线程池，指定线程数量：

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)

6. 使用线程池的map()函数，并行地读取CSV文件：

data_frames = list(executor.map(read_csv_file, file_list))

这样，每个文件都将在一个单独的线程中进行读取，实现了并行读取的效果。最后，你可以对得到的DataFrame对象进行进一步的处理。

请注意，使用多线程并行读取大文件可能会占用更多的系统资源，具体效果还取决于你的系统配置和文件大小。