用它做Python并行数据分析，隔壁程序猿都馋哭了

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了用它做Python并行数据分析，隔壁程序猿都馋哭了，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含5714字，纯文字阅读大概需要9分钟。

内容图文

有时候你在做 Python 数据分析的时候，可能会出现这么个情况：用 Pandas 打开一个超大型数据集，想得到一些度量（metrics），然后就尴尬地卡住了。

大家都知道，如果你处理大数据，手里用的是 Pandas，有时要等上一小时才能得到一个 Series 的平均值，甚至都还没调用 apply 函数。这还只是几百万行啊，如果是几十亿行，那最好还是用 Spark 之类的高级工具吧。

那么就没有好办法了吗？有的，就有这么一个工具，能够加速 Python 数据分析，既不需要你使用配置更高的硬件设施，也不必切换编程语言。当然，如果你的数据集超级超级大，它的最终作用也会有限，但比普通的 Python 扩展工具好多了。特别是如果你不用做大量的重建索引，那么这个工具非常适合你。

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这个工具叫 Dask，数据科学家 Luciano Strika 专门试用了这个工具，并做了测试，发现 Dask 在做并行数据分析时，比常规 Pandas 快出许多倍。

什么是Dask？

Dask 是一个开源项目，能提供 NumPy Arrays，Pandas Dataframes 和常规列表的抽象，允许你使用多核处理并行运行它们。

下面这段直接摘自教程：

Dask 提供模仿了 NumPy，列表和 Pandas 的高级 Array，Bag 以及 DataFrame 集合，但能够在无法放入主内存的数据集上并行运行。对大型数据集来说，Dask 的高级集合是 NumPy 和 Pandas 的替代方案。

听起来真不错！于是我（作者Luciano Strika）决定亲自试试 Dask Dataframes，并对它们进行了几个基准测试。

阅读文档

我首先阅读了官方文档，看看建议我们使用 Dask 做哪些工作。以下是官方文档（docs.dask.org/en/latest）中的相关部分：

操纵大型数据集，即使这些数据集无法放入内存

使用许多核来加速长计算

使用标准Pandas操作（如 groupby，join 和时间序列计算）对大型数据集进行分布式计算

然后在下面，它列出了一些如果使用 Dask Dataframes 会快速完成的事情：

算术运算（乘以或添加到Series）

常见聚合（平均值，最小值，最大值，求和等）

调用 apply（只要它在索引中，也就是说，不是在 groupby（'y'）之后'y'不是索引）

调用 value_counts（），drop_duplicates（）或corr（）

使用 loc，isin 和行式选择进行过滤

#returns only the rows where x is >5, by reference (writing on them alters original df) df2 = df.loc[df['x'] > 5] #returns only the rows where x is 0,1,2,3 or 4, by reference df3 = df.x.isin(range(4)) #returns only the rows where x is >5, by read-only reference (can't be written on) df4 = df[df['x']>5]

如何使用 Dask Dataframes

Dask Dataframes 与 Pandas Dataframes 具有相同的 API，只是聚合和 apply 函数延迟执行，并且需要通过调用 compute 方法来计算。要想生成 Dask Dataframe，可以像在 Pandas 中一样调用 read_csv 方法，或者，如果给出 Pandas Dataframe df，只需调用

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

其中 ddf 是你导入 Dask Dataframes 的名称，而 npartitions 是一个参数，告诉 Dataframe 如何对其进行分区。

根据 StackOverflow 上的说法，建议将 Dataframe 划分为与计算机核数数量相同的分区，或者是该数量的几倍，因为每个分区将在不同的线程上运行。如果分区过多，它们之间的通信代价会高很多。

动手吧：做点基准测试

我写了一个 Jupyter notebook 试用这个框架，在 GitHub 上能看到，可以自己运行一下：github.com/StrikingLoo/

我运行的基准测试可以在 Github 上的 Jupyter notebook 中找到，主要有以下要点：

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def get_big_mean():    return dfn.salary.mean().compute() def get_big_mean_old():    return df3.salary.mean() def get_big_max():    return dfn.salary.max().compute() def get_big_max_old():    return df3.salary.max() def get_big_sum():    return dfn.salary.sum().compute() def get_big_sum_old():    return df3.salary.sum() def filter_df():    df = dfn[dfn['salary']>5000] def filter_df_old(): df = df3[df3['salary']>5000]

这里df3是一个常规的 Pandas Dataframe，拥有 2500 万行，使用这段脚本生成，其中列是名称，姓氏和薪水，从列表中随机抽样。我用了一个有 50 行的数据集并连接了 500000 次，因为我对分析本身并不太感兴趣，但运行它时才会。

dfn 就是基于 df3 的 Dask Dataframe。

第一批结果：不太乐观

我首先尝试使用 3 个分区进行测试，因为我的电脑只有 4 个内核，不想过度使用它。这次使用 Dask 的结果非常差，而且还要等很久才能得到结果，不过我怀疑这可能是分区过少的原因：

204.313940048 seconds for get_big_mean 39.7543280125 seconds for get_big_mean_old 131.600986004 seconds for get_big_max 43.7621600628 seconds for get_big_max_old 120.027213097 seconds for get_big_sum 7.49701309204 seconds for get_big_sum_old 0.581165790558 seconds for filter_df 226.700095892 seconds for filter_df_old

可以看到在我使用 Dask 时大多数操作变慢了很多。这给了我一些启示，可能必须使用更多分区才行。产生延迟计算所花的成本也可以忽略不计（在某些情况下不到半秒），所以如果重复使用它，成本不会随着时间推移而摊销。

我还用 apply 方法尝试了这个测试：

def f(x):    return (13*x+5)%7 def apply_random_old():    df3['random']= df3['salary'].apply(f) def apply_random(): dfn['random']= dfn['salary'].apply(f).compute()

并有非常相似的结果：

369.541605949 seconds for apply_random 157.643756866 seconds for apply_random_old

因此，一般来说，大多数操作的速度都是初始操作的两倍，尽管过滤器的速度要快得多。我觉得或许应该在上面调用 compute，所以对这个结果持保留态度。

更多分区：加速惊人

得到前面这些不尽人意的结果之后，我决定我可能只是没有使用足够的分区。毕竟，整件事情的重点是并行运行，所以或许我只需进一步并行化？所以我尝试了 8 个分区的相同测试，得到了如下结果（省略了非并行数据帧的结果，因为它们基本相同）：

3.08352184296 seconds for get_big_mean 1.3314101696 seconds for get_big_max 1.21639800072 seconds for get_big_sum 0.228978157043 seconds for filter_df 112.135010004 seconds for apply_random 50.2007009983 seconds for value_count_test

这就对了！大多数操作的运行速度比常规 Dataframe 快十倍，甚至 apply 的运行速度也更快了！我还运行了 value_count 测试，它只调用“薪水”Series 上的 value_count 方法。对于上下文，在我足足等 10 分钟后在常规 Dataframe 上运行此测试时，必须终止该过程。这次只用了 50 秒！

所以之前都没用对工具，它的速度可比常规 Dataframe 快多了。

最后再说一点

鉴于我是在一台相当旧的 4 核 PC 上运行了 2500 万行数据，所以是相当了不起的。所以我的建议是，下回你必须在本地或从单个 AWS 实例上理数据集时，一定要试试 Dask 这个框架。运行速度简直不要太快。

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内容总结

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