一、多线程化选择
并行化一个代码有两大选择：multithread 和 multiprocess。
Multithread，多线程，同一个进程（process）可以开启多个线程执行计算。每个线程代表了一个 CPU 核心，这么多线程可以访问同样的内存地址（所谓共享内存），实现了线程之间的通讯，算是最简单的并行模型。
Multiprocess，多进程，则相当于同时开启多个 Python 解释器，每个解释器有自己独有的数据，自然不会有数据冲突。
二、并行化思想
并行化的基本思路是把 dataframe 用 np.array_split 方法切割成多个子 dataframe。再调用 Pool.map 函数并行地执行。注意到顺序执行的 pandas.DataFrame.apply 是如何转化成 Pool.map 然后并行执行的。
Pool 对象是一组并行的进程，开源Pool类
开源Pool类定义
def Pool(self, processes=None, initializer=None, initargs=(),
maxtasksperchild=None):
'''Returns a process pool object'''
from .pool import Pool
return Pool(processes, initializer, initargs, maxtasksperchild,
context=self.get_context())
设置进程初始化函数
def init_process(global_vars): global a a = global_vars
设置进程初始化函数
Pool(processes=8,initializer=init_process,initargs=(a,))
其中，指定产生 8 个进程，每个进程的初始化需运行 init_process函数，其参数为一个 singleton tuple a. 利用 init_process 和 initargs，我们可以方便的设定需要在进程间共享的全局变量（这里是 a）。
with 关键词是 context manager，避免写很繁琐的处理开关进程的逻辑。
with Pool(processes=8,initializer=init_process,initargs=(a,)) as pool:
result_parts = pool.map(apply_f,df_parts)
三、多线程化应用
多线程时间比较和多线程的几种apply应用
import numpy as np
import pandas as pd
import time
from multiprocessing import Pool
def f(row):
#直接对某列进行操作
return sum(row)+a
def f1_1(row):
#对某一列进行操作，我这里的columns=range(0,2)，此处是对第0列进行操作
return row[0]**2
def f1_2(row1):
#对某一列进行操作，我这里的columns=range(0,2)，此处是对第0列进行操作
return row1**2
def f2_1(row):
#对某两列进行操作，我这里的columns=range(0,2)，此处是对第0，2列进行操作
return pd.Series([row[0]**2,row[1]**2],index=['1_1','1_2'])
def f2_2(row1,row2):
#对某两列进行操作，我这里的columns=range(0,2)，此处是对第0，2列进行操作
return pd.Series([row1**2,row2**2],index=['2_1','2_2'])
def apply_f(df):
return df.apply(f,axis=1)
def apply_f1_1(df):
return df.apply(f1_1,axis=1)
def apply_f1_2(df):
return df[0].apply(f1_2)
def apply_f2_1(df):
return df.apply(f2_1,axis=1)
def apply_f2_2(df):
return df.apply(lambda row :f2_2(row[0],row[1]),axis=1)
def init_process(global_vars):
global a
a = global_vars
def time_compare():
'''直接调用和多线程调用时间对比'''
a = 2
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10**5,2),columns=range(0,2))
print(df.columns)
t1= time.time()
result_serial = df.apply(f,axis=1)
t2 = time.time()
print("Serial time =",t2-t1)
print(result_serial.head())
df_parts=np.array_split(df,20)
print(len(df_parts),type(df_parts[0]))
with Pool(processes=8,initializer=init_process,initargs=(a,)) as pool:
#with Pool(processes=8) as pool:
result_parts = pool.map(apply_f,df_parts)
result_parallel= pd.concat(result_parts)
t3 = time.time()
print("Parallel time =",t3-t2)
print(result_parallel.head())
def apply_fun():
'''多种apply函数的调用'''
a = 2
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10**5,2),columns=range(0,2))
print(df.columns)
df_parts=np.array_split(df,20)
print(len(df_parts),type(df_parts[0]))
with Pool(processes=8,initializer=init_process,initargs=(a,)) as pool:
#with Pool(processes=8) as pool:
res_part0 = pool.map(apply_f,df_parts)
res_part1 = pool.map(apply_f1_1,df_parts)
res_part2 = pool.map(apply_f1_2,df_parts)
res_part3 = pool.map(apply_f2_1,df_parts)
res_part4 = pool.map(apply_f2_2,df_parts)
res_parallel0 = pd.concat(res_part0)
res_parallel1 = pd.concat(res_part1)
res_parallel2 = pd.concat(res_part2)
res_parallel3 = pd.concat(res_part3)
res_parallel4 = pd.concat(res_part4)
print("f:\n",res_parallel0.head())
print("f1:\n",res_parallel1.head())
print("f2:\n",res_parallel2.head())
print("f3:\n",res_parallel3.head())
print("f4:\n",res_parallel4.head())
df=pd.concat([df,res_parallel0],axis=1)
df=pd.concat([df,res_parallel1],axis=1)
df=pd.concat([df,res_parallel2],axis=1)
df=pd.concat([df,res_parallel3],axis=1)
df=pd.concat([df,res_parallel4],axis=1)
print(df.head())
if __name__ == '__main__':
time_compare()
apply_fun()
参考网址
https://blog.fangzhou.me/posts/20170702-python-parallelism/
https://docs.python.org/3.7/library/multiprocessing.html
到此这篇关于pandas apply多线程实现代码的文章就介绍到这了,更多相关pandas apply多线程内容请搜索菜鸟教程(cainiaojc.com)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持菜鸟教程(cainiaojc.com)！
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