Pandas 多进程处理数据提高速度，

Pandas 多进程处理数据提高速度，

目录

• 1、单进程
• 2、多进程

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。下面来看看具体过程吧

【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 titile，comment 两列文本中的表情符号
• title，comment 两列做一个分词处理，覆盖原来的列

1、单进程

在交互式环境中输入如下命令：

'''单进程'''
import jieba
import re
import time
import pandas as pd

def filter_emoji(desstr, restr=''):
    if (desstr is None) or str(desstr) == 'nan':
        return ''
    # 过滤表情
    try:
        co = re.compile(u'[\U00010000-\U0010ffff]')
    except:
        co = re.compile(u'[\uD800-\uDBFF][\uDC00-\uDFFF]')
    return co.sub(restr, desstr)

if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    data = pd.read_csv('feike.csv',encoding='gbk')
    data['comment'] = data['comment'].map(filter_emoji)
    data['title'] = data['title'].map(filter_emoji)
    data['comment'] = data['comment'].map(lambda s: jieba.lcut(s))
    data['title'] = data['title'].map(lambda s: jieba.lcut(s))
    end = time.time()
    print(end - start)

输出：

在单进程的情况下，可以看到用时 294s，接近 5min 了。

2、多进程

multiprocessing多进程写法，这种写法网上一搜一大把，代码没有错，多进程任务可以执行。

例如run_task 函数中的任务是爬虫代码时，没有什么问题，但如果是数据清洗的代码，我测试就很久都跑不出来：

接下来换成Pandas多进程 pandarallel 的写法就可以：

'''pandarallel 多进程'''
import jieba
import re
import time
import pandas as pd
from pandarallel import pandarallel
pandarallel.initialize(nb_workers=4)

def filter_emoji(desstr, restr=''):
    if (desstr is None) or str(desstr) == 'nan':
        return ''
    # 过滤表情
    try:
        co = re.compile(u'[\U00010000-\U0010ffff]')
    except:
        co = re.compile(u'[\uD800-\uDBFF][\uDC00-\uDFFF]')
    return co.sub(restr, desstr)

if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    data = data = pd.read_csv('feike.csv',encoding='gbk') 
    data['comment'] = data['comment'].parallel_apply(filter_emoji)
    data['title'] = data['title'].parallel_apply(filter_emoji)
    data['comment'] = data['comment'].parallel_apply(lambda s: jieba.lcut(s))
    data['title'] = data['title'].parallel_apply(lambda s: jieba.lcut(s))
    end = time.time()
    print(end - start)

输出：

可以看到改写后时间用时 154s（2min30s），比单进程快了一倍。关于 pandarallel 可以查看文档

对应的多进程写法函数对照表，Pandas中的 apply，applymap，map 三个函数的区别，写对应的代码：

到此这篇关于Pandas 多进程处理数据提高速度的文章就介绍到这了,更多相关Pandas 多进程处理数据内容请搜索3672js教程以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持3672js教程！

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