Python提高运行速度工具之Pandarallel的使用教程

下面是详细的“Python提高运行速度工具之Pandarallel的使用教程”攻略。

1. 什么是Pandarallel

Pandarallel是一个Python库，用于并行运行Pandas中的apply、map和applymap函数，使得代码可以更快地运行。Pandarallel采用了Dask并行框架，可用于本地和远程计算。

2. Pandarallel的安装

Pandarallel的安装可以通过pip来进行。打开终端（Windows系统可以使用PowerShell）输入以下命令来安装：

pip install pandarallel

安装完成后，在Python代码中引入Pandarallel：

from pandarallel import pandarallel

3. Pandarallel的使用

Pandarallel的使用非常简单，只需要在需要并行运行的Pandas函数前使用parallel_apply()、parallel_map()或parallel_applymap()即可。下面我们将用两个示例来说明Pandarallel的使用方法。

示例一

使用parallel_apply()函数并行运行Pandas中的apply方法，将一列数据取倒数，并将结果保存为新的一列。代码如下：

import pandas as pd
from pandarallel import pandarallel

df = pd.read_csv('data.csv')

# 初始化pandarallel
pandarallel.initialize(progress_bar=True)

# 定义取倒数的函数
def reciprocal(x):
    return 1 / x

# 使用parallel_apply()函数将函数应用于pandas的列中
df['reciprocal'] = df['data'].parallel_apply(reciprocal)

在上面的代码中，我们首先读取了一个csv格式的数据，然后使用pandarallel.initialize(progress_bar=True)初始化了pandarallel。然后我们定义了一个取倒数的函数reciprocal()，最后使用parallel_apply()函数将该函数应用于data列中并将结果保存为新的reciprocal列。

示例二

使用parallel_map()函数并行运行Pandas中的map方法，将一列字符串格式的数据转化为数字格式，并将结果保存为新的一列。代码如下：

import pandas as pd
from pandarallel import pandarallel

df = pd.read_csv('data.csv')

# 初始化pandarallel
pandarallel.initialize(progress_bar=True)

# 使用parallel_map()函数将函数应用于pandas的列中
df['number'] = df['str_data'].parallel_map(float)

在上面的代码中，我们首先读取了一个csv格式的数据，然后使用pandarallel.initialize(progress_bar=True)初始化了pandarallel。然后使用parallel_map()函数将float函数应用于str_data列中并将结果保存为新的number列。

总结

Pandarallel是一个非常有用的工具，可以显著提高Python代码的运行效率。在使用Pandarallel时需要注意，由于并行运行会占用更多的内存，因此要根据实际情况及时清理不必要的变量，以免导致内存溢出。