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pandas apply多线程实现代码

  • Post category:Python

首先介绍一下 pandas apply，它是 pandas 库中提供的一种快速、灵活的数据转化工具。该方法可以用于对 DataFrame 或单列（Series）数据的每一行或每个元素执行一个函数，然后返回一个新的 DataFrame。apply 操作是一个非常灵活的操作，可以使用多种不同的函数来实现多种不同的操作，例如：聚合、清洗、处理缺失值等等。

pandas apply 自带多线程功能，可以大幅度减少执行大规模计算的时间消耗。下面介绍如何使用多线程实现代码并加以说明：

  1. 将 apply 中的函数使用 lambda 包装成 pool.apply_async 提交到线程池中，并且定义了 callback，用于将结果存储在一个列表中。
from multiprocessing import cpu_count,Pool
import pandas as pd

def process_data(data):
    # Some data processing here
    return processed_data

def callback(results):
    results_list.append(results)

if __name__ == '__main__':
    # Load data from some source
    data = pd.read_csv('data.csv')

    # Setup multiprocessing and number of workers
    num_workers = cpu_count()
    pool = Pool(num_workers)

    # Setup results and apply async
    results_list = []
    for idx, d in data.iterrows():
        async_result = pool.apply_async(lambda x: process_data(x), d)
        async_result.get(timeout=30)
        async_result.wait()

    # Close pool and join
    pool.close()
    pool.join()

    # Aggregate results and store in some type of list or array
    final_results = results_list
  1. 使用 concurrent.futures.ProcessPoolExecutor 进行多线程操作。
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import pandas as pd

def process_data(data):
   # Some data processing here
   return processed_data

if __name__ == '__main__':
    # Load data from some source
    data = pd.read_csv('data.csv')

    # Setup multiprocessing and number of workers
    num_workers = cpu_count()

    # Setup results and use ProcessPoolExecutor
    with ProcessPoolExecutor(max_workers=num_workers) as executor:
        futures = []
        for idx, d in data.iterrows():
            futures.append(executor.submit(lambda x: process_data(x), d))

        # Aggregate results and store in some type of list or array
        final_results = []
        for f in futures:
            final_results.append(f.result())

以上两个例子可以帮助我们更好地理解如何使用多线程技术来优化 pandas apply 操作，进而提高代码执行效率。

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