modin.pandas 说是可以提升pandas的运行效率(pandas替代方案)

Modin加速Pandas:一行代码实现多核并行的原理与实践 Pandas作为Python数据科学的事实标准,长期受限于单线程执行瓶颈,导致大规模数据分析效率低下。其底层基于CPython的同步计算模型虽保障了API简洁性与生态兼容性,却难以利用现代多核CPU资源。Modin通过构建透明加速层,在不改变任何pandas语法的前提下,将DataFrame操作自动分发至Ray等并行引擎,实现计算密集型任务(如groupby、merge、read_csv)接近线性加速。该方案兼顾工程落地性与技术渐进性,避免了Dask的延迟计算学习成本和Polars的语法重构风险,特别适用于 阅读详情

最近偶尔看到modin.pandas 能提升效率,最近事情不多就开始验证一下。
1.首先需要的软件包:
    Python-3.7.6.tgz
    gcc-9.1.0.tar.gz
    glibc-2.17.tar.gz
    其他的比如pandas==0.25.3 , libffi-dev,xz-devel 等等。
2.安装python 
    首先最开始安装的是python3.8 由于后期安装 modin[ray] Ray 这个库的时候他最新支持python 3.7,
    modin.pandas最新支持pandas=0.25.3 最新的pandas版本已经到1.0以上了。所以还是以3.7.6 来验证。
    python安装: 
        tar -zxvf   Python-3.7.6.tgz
        ./configure --prefix=/usr/local/python37 LDFLAGS='-L/opt/local/lib -R/opt/local/lib'
        为什么要加 LDFLAGS='-L/opt/local/lib -R/opt/local/lib'  
        由于存在多版本的时候,会报出  No module named '_ctypes'需要重新编译, 
        yum install libffi-dev  这个安装了有时侯还是汇报,这边是重新编译安装python 成功。
        make &&make install

3.安装 modin.pandas:
    pip3 install   pandas==0.25.3  
    pip3 install  modin
    pip3 install modin[ray] # Install Modin dependencies and Ray to run on Ray 
    pip3 install modin[dask] # Install Modin dependencies and Dask to run on Dask
    问题 安装完成之后验证:
    在python下执行  import ray 的时候报错。
    /usr/lib64/libstdc++.so.6: version `CXXABI_1.3.5'    
    strings /usr/lib64/libstdc++.so.6|grep CXXABI  发现 支持到1.1.2  gcc  版本也比较老。
    3.1 升级gcc :
        一、下载gcc最新的源码包–>wget http://ftp.gnu.org/gnu/gcc/gcc-9.1.0/gcc-9.1.0.tar.gz
        二、解压缩–>tar -xzvf gcc-9.1.0.tar.gz
        三、进入解压缩后目录–>cd gcc-9.1.0
        四、运行download_prerequisites脚本, ./contrib/download_prerequisites ,这个脚本会自动帮你下
        载所需要的依赖文件和库
        五、建立输出目录,将所有的中间文件都放到该目录
        1)建立目录–>mkdir gcc-build-9.1.0
        2)  进入目录–>cd gcc-build-9.1.0
        六、执行–>…/configure -enable-checking=release -enable-languages=c,c++ -disable-multilib
        –enable-languages表示你要让你的gcc支持那些语言,–disable-multilib不生成编译为其他平台可执行代码的交叉编译器。–disable-checking生成的编译器在编译过程中不做额外检查,也可以使用*–enable-checking=xxx*来增加一些检查
        七、编译:make;注意此步和上一步,比较耗时,本机编译正真一下午。等的心都累了。
        八、安装:make  install     (此操作需要root用户)
        九、验证:gcc -v;或者g++ -v,如果显示的gcc版本仍是以前的版本,就需要重启系统;或者可以查看gcc的安装位置:which gcc;然后在查看版本 /usr/local/bin/gcc -v,通常gcc都安装在该处位置。
    3.2 升级 libc
        /lib64/libc.so.6: version `GLIBC_2.14' not found
        wget http://ftp.gnu.org/gnu/glibc/glibc-2.17.tar.gz 
        tar -xvf  glibc-2.17.tar.gz 
        mkdir glibc-2.17-build
        /configure  --prefix=/usr --disable-profile --enable-add-ons --with-headers=/usr/include --with-binutils=/usr/bin 
         make    make install
    3.3  安装 lzma 
        import pandas 的时候报错:
        No module named '_lzma'  
        先安装 yum install xz-devel   有的说还要安装 yum install python-backports-lzma  但是我这边这个不需要安装。
        然后 pip3 install backports.lzma
        发现还是这样然后需要修改 /usr/local/lib/python37/lzma.py  下面 27行的

 

try:
    from _lzma import *
    from _lzma import _encode_filter_properties, _decode_filter_properties
except ImportError:
    from backports.lzma import *
    from backports.lzma import _encode_filter_properties, _decode_filter_properties





再次导入pandas  成功。

到目前为只安装成功。

 

然后验证  1个2.5G的文件   

确实快了好多。

下载文件库比较慢的时间可以切换下载源

常用的有镜像有

清华大学镜像
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
阿里云
http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中科大镜像
https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
豆瓣镜像
http://pypi.douban.com/simple/
中科大镜像2
http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

 

参考:https://www.jianshu.com/p/198620bbc5a0

          https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42090356/article/details/90678158

         https://github.com/modin-project/modin   

 

Modin加速Pandas:一行代码实现大数据分析性能跃迁 Pandas作为Python数据分析基石,其单线程架构与内存拷贝机制在百万行以上数据场景中常遭遇性能瓶颈。Modin通过并行化执行、分块计算与延迟求值三大技术原理,无缝兼容Pandas API,在不改业务逻辑前提下显著提升groupby、merge、read_csv等高频操作效率。该方案兼具工程落地性与学习成本低的优势,适用于电商日志分析、金融特征工程、实时报表生成等典型中等规模数据(1GB–100GB)处理场景,是当前替代Dask或Spark进行单机加速的高性价比选择。 阅读详情

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