Pandas 多进程优化

Pandas库默认采用单线程处理数据，但在处理大量数据时，可以借助Python的`multiprocessing`模块进行多进程优化，提高运算效率。通过将数据集分割到多个进程中并行计算，可以显著减少总运行时间。Pandas提供了一些函数如`DataFrame.apply()`、`groupby().apply()`等可以接受`np.vectorize`或`lambda`函数作为参数，这些函数可以设置`n_jobs`参数，指定使用多少核心进行并行。

例如：

import pandas as pd
from multiprocessing import Pool

def process_datachunk(chunk):
    # 这里是对数据块进行操作的函数
    return chunk.compute(num_workers=4)  # 使用4个进程

df = pd.read_csv('big_data.csv')
with Pool(processes=4) as pool:
    result = pool.map(process_datachunk, df_split)

这里`df_split`是将大表切分后的子数据块列表。注意，不是所有操作都适合并行化，因为过多的同步开销可能会降低性能。此外，并非所有的pandas方法都支持多进程，最好查阅文档确认是否可用。

相关问题

Pandas apply 多进程优化

Pandas库中的`apply()`函数通常用于对DataFrame或Series应用自定义函数。默认情况下，`apply()`是单线程的，处理大量数据时可能会比较慢。然而，你可以通过设置`axis`参数为`0`（行应用）或`1`（列应用），并启用`n_jobs`参数，来利用Python的multiprocessing模块进行多进程优化。

例如：

import pandas as pd
import multiprocessing

df = ... # 你的DataFrame
with multiprocessing.Pool(processes=multiprocessing.cpu_count()) as pool:
    result = df.apply(some_function, axis=0, n_jobs=-1)  # -1表示使用所有可用核心

在这里，`multiprocessing.Pool()`创建了一个进程池，`n_jobs=-1`告诉它使用所有的CPU核心。注意，由于GIL（全局解释器锁）的存在，对于CPU密集型任务而言，多进程速度提升有限，但对于I/O密集型任务（如读取大文件），多进程可以显著加快速度。