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Python提高运行速度工具之Pandarallel的使用教程

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Python提高运行速度工具之Pandarallel的使用教程

介绍

Pandarallel是一个用于Pandas的并行计算库，其中包含一些处理数据集的函数，并可以将这些函数与Pandas的常规函数配对使用以加速计算。在本文中，我们将介绍Pandarallel的使用方法，包括安装、基本语法以及如何使用示例函数进行并行计算。

安装

使用pip安装Pandarallel可以轻松快速完成，使用以下命令即可进行安装：

pip install pandarallel

基本使用

安装完成后，可以使用以下语法来使用Pandarallel:

from pandarallel import pandarallel
pandarallel.initialize()

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': range(100), 'b': range(100)})
df['sum'] = df.parallel_apply(lambda row: row.a + row.b, axis=1)
print(df.head())

在这个示例中，我们使用parallel_apply函数对DataFrame的每一行进行操作，并计算出每行两列的和。

示例一：将列转换为小写字母

import pandas as pd
from pandarallel import pandarallel
pandarallel.initialize()

df = pd.DataFrame({'A': ['FOO', 'BAR', 'BAZ'], 'B': ['one', 'two', 'three']})

df.parallel_apply(lambda row: row.str.lower() if row.name == 'A' else row, axis=0)

在这个示例中，我们使用parallel_apply函数对在A列中找到的所有元素执行低端操作。为此，我们定义一个lambda函数，该函数检查当前行的名称是否为“A”（在本例中，仅有一个名为“A”的列），以便对其进行操作。

示例二：多列数据处理

import pandas as pd
from pandarallel import pandarallel
pandarallel.initialize()

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'baz'],
                   'B': ['foobazone', 'barbatwo', 'barbazthree']})

df.parallel_apply(lambda row: row['A'] in row['B'], axis=1)

在这个示例中，我们检查’B’列中的每个元素是否包含’A’列的相应元素。为此，我们定义一个lambda函数，该函数首先从当前行中提取两个列，并使用’in’运算符检查其内容。在这种情况下，我们使用axis参数指定函数应用于行（沿数据帧中的列）。

结论

在本文中，我们介绍了Pandarallel的基本语法，并使用两个示例函数展示了如何快速执行并行计算。通过使用Pandarallel，我们可以显着改善我们的Python代码的运行速度，其使用方法也是相当简单的。

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