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服务器之家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服务器之家！
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