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Pandas 多进程处理数据，速度快了不少！
为了提高一点数据清洗的速度，找到一个 pandas 多进程的方法，pandarallel 库，做了一下测试。 例如 run_task 函数中的任务是爬虫代码时，没有什么问题，但如果是数据清洗的代码，我测试就很久都跑不出来： 接下来换成 pandas 多进程 pandarallel 的写法就可以： 可以看到改写后时间用时 关于 pandarallel 可以查看文档： https://github.com/nalepae/pandarallel/tree/v1.5.2 对应的多进程写法函数对照表，pandas 中的 apply
1.6K30编辑于 2022-04-12 - 来自专栏相约机器人
一行代码加快pandas计算速度
https://github.com/nalepae/pandarallel 什么问题困扰我们？ 安装： $ pip install pandarallel [--user] 导入和初始化： # Import from pandarallel import pandarallel # Initialization pandarallel.initialize() 用法： 使用带有pandas DataFrame的简单用例df和要应用的函数func，只需替换经典apply的parallel_apply。 column1).column2.rolling(4).parallel_apply(func) 基准 对于此处提供的四个示例，请执行以下配置： https://github.com/nalepae/pandarallel
4.1K40发布于 2019-06-21 - 来自专栏pandas
Pandas高级数据处理：并行计算
Pandas提供了pandarallel库，可以轻松实现多进程并行计算。 # 自定义函数放在顶层模块def custom_function(x): return x * 2if __name__ == '__main__': from pandarallel import pandarallel pandarallel.initialize() result = data.parallel_apply(custom_function, axis=1)
81010编辑于 2025-01-26 - 来自专栏深度学习与python
几个方法帮你加快Python运行速度
, axis=1) def dask_apply(): return ddata.map_partitions(apply_my_func).compute(get=get) 09 使用Pandarallel 库 Pandarallel可以将pandas操作与多个进程并行化同样，仅在您拥有大型数据集时使用。 from pandarallel import pandarallel from math import sin pandarallel.initialize() # ALLOWED def
4.8K10发布于 2019-06-18 - 来自专栏自然语言处理
【干货】pandas相关工具包
inCol2', 'inCol3']].swifter.apply(my_func, positional_arg, keyword_arg=keyword_argval) 7 pandarallel 官方链接：https://github.com/nalepae/pandarallel 7.1 安装命令 $ pip install pandarallel [--upgrade] [--user] 7.2
2K20发布于 2020-12-11 - 来自专栏数据派THU
10个Pandas的另类数据处理技巧
target_function) def swifter_way(data): data['out'] = data['in'].swifter.apply(target_function) Pandarallel import pandas as pd from pandarallel import pandarallel def target_function(row): return row * 10 def traditional_way(data): data['out'] = data['in'].apply(target_function) def pandarallel_way (data): pandarallel.initialize() data['out'] = data['in'].parallel_apply(target_function) 通过多线程
1.6K40编辑于 2023-04-18 - 来自专栏Python数据科学
24式加速你的Python
高速方法 第18式，使用np.where代替if 低速方法 高速方法 八，加速你的Pandas 第19式，使用csv文件读写代替excel文件读写 低速方法 高速方法 第20式，使用pandas多进程工具pandarallel
65610发布于 2019-06-19 - 来自专栏小小挖掘机
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70600发布于 2019-10-10 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
24 个让 Python 加速的好方法！
applymap 低速方法 高速方法 第18式，使用预分配存储代替动态扩容 低速方法 高速方法 第19式，使用csv文件读写代替excel文件读写 低速方法 高速方法 第20式，使用pandas多进程工具pandarallel
2K20发布于 2019-07-20 - 来自专栏算法channel
24招加速你的Python，超级实用！
20、使用pandas多进程工具pandarallel 低速法： ? 高速法： ? “ 八、使用Dask进行加速 ” 21、使用dask加速dataframe 低速法： ? 高速法： ?
76330发布于 2019-10-08 - 来自专栏进击的Coder
24 式加速你的 Python
第 20 式，使用 pandas 多进程工具 pandarallel 低速方法 ? ? 高速方法 ?
1K20发布于 2019-07-23 - 来自专栏气象杂货铺
xarray系列｜数据处理和分析小技巧
用 pandas 处理效率太低，就算用了 modin、swifter 和 pandarallel 这些傻瓜式一键加速工具也不能达到效果，猜测可能是在处理数据时有 xarray 的数据对象分配导致。 以下是一点经验之谈：如果处理数据时只涉及到 pandas 的数据结构，比如 DataFrame、Series等，可以直接用 pandarallel 等傻瓜式一键并行，效率提升非常显著，亲测有效。
3.4K30编辑于 2022-09-23 - 来自专栏SAMshare
【推荐收藏】24式加速你的Python
高速方法 第18式，使用np.where代替if 低速方法 高速方法 八，加速你的Pandas 第19式，使用csv文件读写代替excel文件读写 低速方法 高速方法 第20式，使用pandas多进程工具pandarallel
94310发布于 2019-07-08 - 来自专栏全栈程序员必看
如何卸载cuda
google-cloud-happybase pip install apscheduler pip install pandas-gbq pip install gcsfs pip install pandarallel
1.8K10编辑于 2022-06-24 - 来自专栏好奇心Log
xarray系列｜数据处理和分析小技巧
用 pandas 处理效率太低，就算用了 modin、swifter 和 pandarallel 这些傻瓜式一键加速工具也不能达到效果，猜测可能是在处理数据时有 xarray 的数据对象分配导致。 以下是一点经验之谈：如果处理数据时只涉及到 pandas 的数据结构，比如 DataFrame、Series等，可以直接用 pandarallel 等傻瓜式一键并行，效率提升非常显著，亲测有效。
3.1K22发布于 2021-11-10 - 来自专栏逆锋起笔
24式加速你的 Python
第20式，使用pandas多进程工具pandarallel 低速方法 ? ? 高速方法 ? 八，使用Dask进行加速 第21式，使用dask加速dataframe 低速方法 ? 高速方法 ?
53931发布于 2020-02-21 - 来自专栏小詹同学
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49710发布于 2019-06-20 - 来自专栏数据森麟
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43230发布于 2019-09-27 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
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56800发布于 2019-10-10 - 来自专栏linux、Python学习
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62420发布于 2019-07-16
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