并行映射数据帧 - Python

如果你需要对大规模数据进行处理，在 Python 中使用并行映射数据帧可以带来很大的好处。并行映射数据帧使用多线程/多进程从而提高处理速度。Pandas 是 Python 中最常用的数据处理库，因此这里介绍如何使用 Pandas 中的 apply 函数以及并行处理库 Dask 中的 map_partitions 函数来实现并行映射数据帧。

Pandas.apply

Pandas 中的 apply 函数可以将一个函数应用于一列或一行中的所有元素，返回一个新的数据帧。 apply 函数允许我们将一个常规函数应用于数据帧中逐行或逐列的所有元素。这使得我们可以轻松地创建一些自己的自定义函数，并在数据帧中使用它们来实现一些我们需要的功能。下面是一个简单示例，介绍如何使用 apply 函数来将一个列表中的字符串转换为大写字母。

import pandas as pd

data = {'names': ['Mike', 'Lucy', 'Bob'], 'age': [25, 28, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

def uppercase(x):
    return x.upper()

df['names'].apply(uppercase)

你可以看到，我们使用 apply 函数调用了一个名为 uppercase 的函数，并将其应用于 df['names'] 列中的每个元素。运行此代码，您会发现输出中的名字都转换为了大写。

Dask.map_partitions

Dask 是另一个 Python 中的并行计算库。在 Dask 中，你可以使用 map_partitions 函数来在整个数据帧上并行地应用一个函数。map_partitions 函数将数据帧分成多个分区，然后并行地应用指定的函数。

下面是一个简单示例，介绍如何使用 map_partitions 函数来将一个 Pandas 数据帧中的所有整数值加倍。

import pandas as pd
import dask.dataframe as dd

data = {'names': ['Mike', 'Lucy', 'Bob'], 'age': [25, 28, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=2)

def double(x):
    return x * 2

ddf.map_partitions(lambda df: df.apply(double)).compute()

可以看到，我们首先将 Pandas 数据帧 df 转换为 Dask 数据帧 ddf。然后，我们定义了一个名为 double 的函数，它将每个整数值加倍。我们然后在 ddf 上使用 map_partitions 函数，并传递一个 lambda 函数，该函数使用 apply 函数并将其应用于每个分区中的数据帧。

这使得我们可以在所有分区上并行地执行 apply 函数。最后，我们使用 compute 函数将计算结果从 Dask 数据帧中提取出来。

结论

使用 Pandas 中的 apply 函数和 Dask 中的 map_partitions 函数，可以轻松地对大型数据帧进行并行操作。这样做不仅可以减少处理时间，还可以减少大量数据处理所需的处理器时间。