pandas简单学习进程

最新推荐文章于 2024-01-16 14:55:56 发布

ticktick3

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好用的快速上手pandas：

十分钟学会简要pandas

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Modin.pandas使用多核CPU加速pandas？Modin.pandas可以代替pandas？看看就知道了

qq_35869630的博客

05-05

4171

答案先写在开头，免得你们直接拉到下面看结果~ modin.pandas 确实能使得一部分函数使用多核cpu进行加速处理，但是现在有些功能还不完善，有些函数还是用的默认pandas处理… 具体哪些函数是可以加速的可以往下看看主要测试了apply，groupby，read_csv 一、Modin.pandas 在讲modin之前，简单介绍一下pandas，pandas主要是python用来处理数据的...

Python 多进程处理大Pandas

最新发布

赫凯的博客

09-20

427

其实基本的思想就是把大的DataFrame拆分为若干小块，再分批处理。多进程，那就真是多个cpu核，每个核领自己的任务来跑，跑完结果再汇总。多线程，其实还是一个cpu核，边执行边切换，对于密集的计算不太适合。那我们就选用多进程，Python封装的还可以，也可以方便地跨平台。

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pandas apply 函数实现多进程的示例讲解

09-20

下面小编就为大家分享一篇pandas apply 函数实现多进程的示例讲解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

Pandas 多进程处理数据，速度的确快了很多

Python学习与数据挖掘

04-05

4112

python 有自己的多进包 multiprocessing 去实现并行计算，但在Pandas处理数据中，使用 multiprocessing 并不好使，只听见风扇转啊转，就不见运行完毕。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。喜欢本文记得收藏、关注、点赞。【注】文末提供技术交流方式小数据集（先试过了1w）可能多进程还没单进程快，因为进程开启关闭也要一点时间。于是我弄了 100w 数据来测试：利用以上数据做以下处理：剔除 tit

pandas 多进程并发与python加速

MusicDancing的博客

01-16

1391

123wqs

最简单 pandas 多进程方法 pandarallel

三妹的博客

10-01

4022

虽然 Python 有自己专门实现多进程多线程的包，可是用于 pandas 中却不是很好用，其实 pandas 有自己实现多进程的包，超级好用。一、初次见面 pandarallel 包 GitHub - nalepae/pandarallel at v1.5.2A simple and efficient tool to parallelize Pandas operations on all availableCPUs - GitHub - nalepae/pandarallel at v1.5.

Pandas中数据逻辑计算的多进程实现

一个技术迷的博客

09-09

722

背景： pandas处理大量排序计算，在单进程情况下性能特别慢在接到项目需求的时候，因为存在大量的计算过程，需要调用多个CPU，所以优先考虑多进程实现。开发中遇到的问题：进程间通信一直是一个比较棘手的问题，刚开始我尝试使用自带的manager()方法，不过怎么尝试都不成功，毕竟manager只支持他们提供的那几个对象，比如queue、list、dict等，但是现在我需要将df对象传进去参与计算，这三个 df1 = df[['comcode', 'enddate', 'dataflag', 'findu

利用joblib实现pandas apply的多进程示例

然而，Pandas本身并未内置多进程功能。本文旨在探讨如何利用Pandas的`apply`函数结合joblib库实现多进程处理，以提高数据处理的效率。`apply`函数是Pandas中一个强大的工具，用于对DataFrame或Series中的每个元素...

Python-Pandarallel在多CPU环境简单高效并行运行Pandas

08-10

为了解决这个问题，Python社区开发了多种并行计算库，其中Pandarallel是一个简单且高效的解决方案，它允许你在所有可用的CPU核心上并行执行Pandas操作，从而显著提高处理速度。 **Pandarallel基本概念** ...

Pandas 多进程处理数据，速度快了不少！

木下瞳的博客

04-05

1943

前言python 有自己的多进包 multiprocessing 去实现并行计算，但在 pandas 处理数据中，使用 multiprocessing 并不好使，只听见风扇转啊转，就不见运行完毕。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。小数据集（先试过了 1w）可能多进程还没单进程快，因为进程开启关闭也要...

pandas 多进程处理数据框

周迪新的博客

05-17

2650

我假设看到这里的朋友都已经掌握了 apply。 df['new'] = df['old'].apply( 核心函数: def parallelize_dataframe(df, func, **kwargs): CPUs = multiprocessing.cpu_count() num_partitions = CPUs # number of partitions to split dataframe num_cores = CPUs # number of cores o

python pandas 多进程 apply

chrisplus的博客

04-07

1578

今天介绍一个库,叫pandarallel,用于pandas库多线程执行. 安装库 pip install pandarallel 测试平台: + 32位树莓派系统 Pi OS + python 3.7 + pandas 1.0.3 大致代码如下: ``` # 这是一段简单计算RFM的代码 today = datetime.datetime.now() df = pd.read_csv('rfm.csv', parse_dates=['max_trandt']) bg = time..

pandas apply应用并行进程，多核加快运行速度

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平原的博客

11-07

2万+

前言: 在进行数据处理的时候，我们经常会用到 pandas 。但是 pandas 本身好像并没有提供多进程的机制。本文将介绍如何来自己实现 pandas (apply 函数)的多进程执行。其中，我们主要借助 joblib 库，这个库为python 提供了一个非常简洁方便的多进程实现方法。注意：本文说的都是多进程而不是多线程。功能需求：为了匹配两个datafarme中相同的部分，并把【’是否购...

pandas apply 函数多进程实现

大学之道，在明明德

05-08

1万+

@creat_data: 2017-05-08 @author: huangyongye 前言: 在进行数据处理的时候，我们经常会用到 pandas 。但是 pandas 本身好像并没有提供多进程的机制。本文将介绍如何来自己实现 pandas (apply 函数)的多进程执行。其中，我们主要借助 joblib 库，这个库为python 提供了一个非常简洁方便的多进程方法。所以，本文将按照下面的

【Python并发】【Python多进程(四)】进程同步

bqw的博客

03-08

3682

当多个进程对一个共享的变量进行读写操作时，为了保证运行结果的正确性，通常需要对进程之间进行同步。当然，同步会降低并发的程度。常见的同步方式有：Lock(锁)、Semaphore(信号量)、Event(事件)和Condition(条件变量)。一、Lock(锁) 通过使用Lock来控制一段代码在同一时间只能被一个进程执行。Lock对象的两个方法，acquire()用来获取锁，release()用来释...

Python中使用多进程来实现并行处理的方法小结

云中寻雾的博客

07-21

1万+

进程和线程是计算机软件领域里很重要的概念，进程和线程有区别，也有着密切的联系，先来辨析一下这两个概念： 1.定义进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动,进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位. 线程是进程的一个实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位.线程自己基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器,一组寄...

还在抱怨pandas运行速度慢？这几个方法会颠覆你的看法

weixin_34383618的博客

02-12

1280

作者：xiaoyu 微信公众号：Python数据科学知乎：python数据分析师前言当大家谈到数据分析时，提及最多的语言就是Python和SQL。Python之所以适合数据分析，是因为它有很多第三方强大的库来协助，pandas就是其中之一。pandas的文档中是这样描述的： “快速，灵活，富有表现力的数据结构，旨在使”关系“或”标记“数据的使用既简单又直观。” 我们知道pandas的...