pandas apply 函数实现多进程的示例讲解

更新时间：2020-05-29 18:54:01 作者：startmvc

前言:在进行数据处理的时候，我们经常会用到pandas。但是pandas本身好像并没有提供多进程

前言: 在进行数据处理的时候，我们经常会用到 pandas 。但是 pandas 本身好像并没有提供多进程的机制。本文将介绍如何来自己实现 pandas (apply 函数)的多进程执行。其中，我们主要借助 joblib 库，这个库为python 提供了一个非常简洁方便的多进程实现方法。

所以，本文将按照下面的安排展开，前面可能比较啰嗦，若只是想知道怎么用可直接看第三部分：

- 首先简单介绍 pandas 中的分组聚合操作 groupby。

- 然后简单介绍 joblib 的使用方法。

- 最后，通过一个去停用词的实验详细介绍如何实现 pandas 中 apply 函数多进程执行。

注意：本文说的都是多进程而不是多线程。

1. DataFrame.groupby 分组聚合操作


# groupby 操作
df1 = pd.DataFrame({'a':[1,2,1,2,1,2], 'b':[3,3,3,4,4,4], 'data':[12,13,11,8,10,3]})
df1

按照某列分组


grouped = df1.groupby('b')
# 按照 'b' 这列分组了，name 为 'b' 的 key 值，group 为对应的df_group
for name, group in grouped:
 print name, '->'
 print group

按照多列分组


grouped = df1.groupby(['a','b'])
# 按照 'b' 这列分组了，name 为 'b' 的 key 值，group 为对应的df_group
for name, group in grouped:
 print name, '->'
 print group


(1, 3) ->
 a b data
0 1 3 12
2 1 3 11
(1, 4) ->
 a b data
4 1 4 10
(2, 3) ->
 a b data
1 2 3 13
(2, 4) ->
 a b data
3 2 4 8
5 2 4 3

若 df.index 为[1,2,3…]这样一个 list，那么按照 df.index分组，其实就是每组就是一行，在后面去停用词实验中，我们就用这个方法把 df_all 处理成每行为一个元素的 list，再用多进程处理这个 list。


grouped = df1.groupby(df1.index)
# 按照 index 分组，其实每行就是一个组了
print len(grouped), type(grouped)
for name, group in grouped:
 print name, '->'
 print group


6 <class 'pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy'>
0 ->
 a b data
0 1 3 12
1 ->
 a b data
1 2 3 13
2 ->
 a b data
2 1 3 11
3 ->
 a b data
3 2 4 8
4 ->
 a b data
4 1 4 10
5 ->
 a b data
5 2 4 3

2. joblib 用法

refer: https://pypi.python.org/pypi/joblib


# 1. Embarrassingly parallel helper: to make it easy to write readable parallel code and debug it quickly:
from joblib import Parallel, delayed
from math import sqrt

处理小任务的时候，多进程并没有体现出优势。


%time result1 = Parallel(n_jobs=1)(delayed(sqrt)(i**2) for i in range(10000))
%time result2 = Parallel(n_jobs=8)(delayed(sqrt)(i**2) for i in range(10000))


CPU times: user 316 ms, sys: 0 ns, total: 316 ms
Wall time: 309 ms
CPU times: user 692 ms, sys: 384 ms, total: 1.08 s
Wall time: 1.03 s

当需要处理大量数据的时候，并行处理就体现出了它的优势


%time result = Parallel(n_jobs=1)(delayed(sqrt)(i**2) for i in range(1000000))


CPU times: user 3min 43s, sys: 5.66 s, total: 3min 49s
Wall time: 3min 33s


%time result = Parallel(n_jobs=8)(delayed(sqrt)(i**2) for i in range(1000000))


CPU times: user 50.9 s, sys: 12.6 s, total: 1min 3s
Wall time: 52 s

3. apply 函数的多进程执行（去停用词）

多进程的实现主要参考了 stack overflow 的解答： Parallelize apply after pandas groupby

上图中，我们要把 AbstractText 去停用词，处理成 AbstractText1 那样。首先，导入停用词表。


# 读入所有停用词
with open('stopwords.txt', 'rb') as inp:
 lines = inp.read()
stopwords = re.findall('"(.*?)"', lines)
print len(stopwords)
print stopwords[:10]


692
['a', "a's", 'able', 'about', 'above', 'according', 'accordingly', 'across', 'actually', 'after']


# 对 AbstractText 去停用词
# 方法一：暴力法，对每个词进行判断
def remove_stopwords1(text):
 words = text.split(' ')
 new_words = list()
 for word in words:
 if word not in stopwords:
 new_words.append(word)
 return new_words
# 方法二：先构建停用词的映射
for word in stopwords:
 if word in words_count.index:
 words_count[word] = -1
def remove_stopwords2(text):
 words = text.split(' ')
 new_words = list()
 for word in words:
 if words_count[word] != -1:
 new_words.append(word)
 return new_words
%time df_all['AbstractText1'] = df_all['AbstractText'].apply(remove_stopwords1)
%time df_all['AbstractText2'] = df_all['AbstractText'].apply(remove_stopwords2)


CPU times: user 8min 56s, sys: 2.72 s, total: 8min 59s
Wall time: 8min 48s
CPU times: user 1min 2s, sys: 4.12 s, total: 1min 6s
Wall time: 1min 2s

上面我尝试了两种不同的方法来去停用词：

方法一中使用了比较粗暴的方法：首先用一个 list 存储所有的 stopwords，然后对于每一个 text 中的每一个 word，我们判断它是否出现在 stopwords 的list中(复杂度 O(n)O(n) ), 若为 stopword 则去掉。

方法二中我用一个Series(words_count) 对所有的词进行映射，如果该词为 stopword，则把它的值修改为 -1。这样，对于 text 中的每个词 ww, 我们只需要判断它的值是否为 -1 即可判定是否为 stopword (复杂度 O(1)O(1))。

所以，在这两个方法中，我们都是采用单进程来执行，方法二的速度(1min 2s)明显高于方法一(8min 48s)。


from joblib import Parallel, delayed
import multiprocessing
# 方法三：对方法一使用多进程
def tmp_func(df):
 df['AbstractText3'] = df['AbstractText'].apply(remove_stopwords1)
 return df
def apply_parallel(df_grouped, func):
 """利用 Parallel 和 delayed 函数实现并行运算"""
 results = Parallel(n_jobs=-1)(delayed(func)(group) for name, group in df_grouped)
 return pd.concat(results)
if __name__ == '__main__':
 time0 = time.time()
 df_grouped = df_all.groupby(df_all.index)
 df_all =applyParallel(df_grouped, tmp_func)
 print 'time costed {0:.2f}'.format(time.time() - time0)


time costed 150.81


# 方法四：对方法二使用多进程
def tmp_func(df):
 df['AbstractText3'] = df['AbstractText'].apply(remove_stopwords2)
 return df
def apply_parallel(df_grouped, func):
 """利用 Parallel 和 delayed 函数实现并行运算"""
 results = Parallel(n_jobs=-1)(delayed(func)(group) for name, group in df_grouped)
 return pd.concat(results)
if __name__ == '__main__':
 time0 = time.time()
 df_grouped = df_all.groupby(df_all.index)
 df_all =applyParallel(df_grouped, tmp_func)
 print 'time costed {0:.2f}'.format(time.time() - time0)


time costed 123.80

上面方法三和方法四分别对应于前面方法一和方法二，但是都是用了多进程操作。结果是方法一使用多进程以后，速度一下子提高了好几倍，但是方法二的多进程速度不升反降。这是不是有问题？的确，但是首先可以肯定，我们的代码没有问题。下图显示了我用 top 命令看到各个方法的进程执行情况。可以看出，在方法三和方法四中，的的确确是 12 个CPU核都跑起来了。只是在方法四中，每个核占用的比例都是比较低的。