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pandas apply 函数 实现多进程的示例讲解

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下面是关于”pandas apply函数实现多进程的示例讲解”的完整攻略：

1. pandas apply函数基础

pandas apply函数通常用于对pandas DataFrame或Series的每一行或每一列进行某种操作。例如，我们可以在DataFrame中的每个元素上应用一个函数，或者对DataFrame中的每一行或每一列进行运算。apply函数的基本语法如下：

dataframe.apply(func, axis=0, args=(), **kwds)

其中：

  • func：要应用的函数
  • axis：指定函数沿行还是列的方向，0为列，1为行
  • args：一个元组，其中包含传递给函数的参数
  • kwds：一个字典，其中包含传递给函数的关键字参数

例如，我们可以定义一个函数，用于将DataFrame列中的所有值乘以2：

def multiply_by_two(column):
    return column * 2

dataframe['A'] = dataframe['A'].apply(multiply_by_two)

这将对DataFrame中的A列中的所有值应用函数，并将它们乘以2。

2. pandas apply函数多进程实现

在应用函数时，如果要处理的数据集非常大，那么在单进程下应用函数可能会非常慢。为了加速处理，我们可以使用多进程，将数据划分为多个块，并在不同的进程中并行处理它们。

我们可以使用multiprocessing模块中的Pool类来创建多个进程。下面是应用函数的基本语法：

from multiprocessing import Pool

def apply_parallel(df, func, num_processes):
    df_split = np.array_split(df, num_processes)
    with Pool(num_processes) as pool:
        results = pool.map(func, df_split)
    return pd.concat(results)

该函数会将DataFrame分割成num_processes个块，然后在num_processes个进程中并行处理这些块，并在最后将所有结果合并回一个DataFrame中。这使得函数能够充分利用计算机的多个CPU核心。

下面是一个简单的示例，说明如何使用apply_parallel函数将数据框中的所有值乘以2：

import pandas as pd
import numpy as np
from multiprocessing import Pool

def multiply_by_two(column):
    return column * 2

def apply_parallel(df, func, num_processes):
    df_split = np.array_split(df, num_processes)
    with Pool(num_processes) as pool:
        results = pool.map(func, df_split)
    return pd.concat(results)

dataframe = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

result = apply_parallel(dataframe, multiply_by_two, 2)

该示例将DataFrame数据拆分成2个块，并在2个不同的进程中并行处理这些块，从而将DataFrame中的所有值乘以2。

3. 更复杂的示例

我们可以使用apply_parallel函数来实现更复杂的操作。下面是一个具有多个输入参数和多个返回值的示例函数：

import pandas as pd
import numpy as np
from multiprocessing import Pool

def complex_function(args):
    column1, column2, constant = args
    result1 = column1 + column2
    result2 = column1 * column2 / constant
    return result1, result2

def apply_parallel(df, func, num_processes, *args):
    df_split = np.array_split(df, num_processes)
    with Pool(num_processes) as pool:
        results = pool.map(func, [(df_chunk[col1], df_chunk[col2], arg) 
                                  for df_chunk in df_split
                                  for col1, col2 in args])
    return pd.concat([pd.concat(result, axis=1) for result in results], axis=0)

dataframe = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10], 'C': [11, 12, 13, 14, 15]})

result = apply_parallel(dataframe, complex_function, 2, ('A', 'B'), ('B', 'C'), 2)

该示例函数接受一个由三个参数组成的元组列表。这三个参数分别是要处理的两列数据和一个常数。函数将对这两列数据应用多个操作，并返回两个值。我们可以使用apply_parallel函数将complex_function函数应用到DataFrame的多个列中，从而处理大量数据。

在该示例中，我们将DataFrame数据块拆分成2个块，并且在2个不同的进程中并行处理这些块，以应用函数。函数将分别对每一个元组应用，并返回两个值。最后，结果将合并回一个DataFrame中。

总结

pandas apply函数是一种用于在DataFrame中应用函数的强大工具。对于处理大数据集，多进程并行应用函数是一种快速、有效的方法。使用python中的multiprocessing模块，我们可以轻松地将pandas apply函数中的操作并行化，以大幅提高执行效率。

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