pandas处理大数据的技巧

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大文本数据的读写
有时候我们会拿到一些很大的文本文件，完整读入内存，读入的过程会很慢，甚至可能无法读入内存，或者可以读入内存，但是没法进行进一步的计算，这个时候如果我们不是要进行很复杂的运算，可以使用read_csv提供的chunksize或者iterator参数，来部分读入文件，处理完之后再通过to_csv的mode='a'，将每部分结果逐步写入文件。

to_csv, to_excel的选择
在输出结果时统称会遇到输出格式的选择，平时大家用的最多的.csv, .xls, .xlsx，后两者一个是excel2003，一个是excel2007，我的经验是csv>xls>xlsx，大文件输出csv比输出excel要快的多，xls只支持60000+条记录，xlsx虽然支持记录变多了，但是，如果内容有中文常常会出现诡异的内容丢失。因此，如果数量较小可以选择xls，而数量较大则建议输出到csv，xlsx还是有数量限制，而且 大数据 量的话，会让你觉得python都死掉了

读入时处理日期列
我之前都是在数据读入后通过to_datetime函数再去处理日期列，如果数据量较大这又是一个浪费时间的过程，其实在读入数据时，可以通过parse_dates参数来直接指定解析为日期的列。它有几种参数，TRUE的时候会将index解析为日期格式，将列名作为list传入则将每一个列都解析为日期格式

关于to_datetime函数再多说几句，我们拿到的时期格式常常出现一些乱七八糟的怪数据，遇到这些数据to_datimetime函数默认会报错，其实，这些数据是可以忽略的，只需要在函数中将errors参数设置为'ignore'就可以了。

另外，to_datetime就像函数名字显示的，返回的是一个时间戳，有时我们只需要日期部分，我们可以在日期列上做这个修改，datetime_col = datetime_col.apply(lambda x: x.date())，用map函数也是一样的datetime_col = datetime_col.map(lambda x: x.date())

把一些数值编码转化为文字
前面提到了map方法，我就又想到了一个小技巧，我们拿到的一些数据往往是通过数字编码的，比如我们有gender这一列，其中0代表男，1代表女。当然我们可以用索引的方式来完成

其实我们有更简单的方法，对要修改的列传入一个dict，就会达到同样的效果。

通过shift函数求用户的相邻两次登录记录的时间差
之前有个项目需要计算用户相邻两次登录记录的时间差，咋看起来其实这个需求很简单，但是数据量大起来的话，就不是一个简单的任务，拆解开来做的话，需要两个步骤，第一步将登录数据按照用户分组，再计算每个用户两次登录之间的时间间隔。数据的格式很单纯，如下所示

如果数据量不大的，可以先unique uid，再每次计算一个用户的两次登录间隔，类似这样

这种方法虽然计算逻辑比较清晰易懂，但是缺点也非常明显，计算量巨大，相当与有多少量记录就要计算多少次。

那么为什么说pandas的shift函数适合这个计算呢?来看一下shift函数的作用

刚好把值向下错位了一位，是不是恰好是我们需要的。让我们用shift函数来改造一下上面的代码。

上面的代码就把pandas向量化计算的优势发挥出来了，规避掉了计算过程中最耗费时间的按uid循环。如果我们的uid都是一个只要排序后用shift(1)就可以取到所有前一次登录的时间，不过真实的登录数据中有很多的不用的uid，因此再将uid也shift一下命名为uid0，保留uid和uid0匹配的记录就可以了。

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Python数据预处理：使用Dask和Numba并行化加速

【方向】 2018-03-12 11:11:49 浏览2650 评论0
python

大数据
摘要： 本文是针对Python设计一种并行处理数据的解决方案——使用Dask和Numba并行化加速运算速度。案例对比分析了几种不同方法的运算速度，非常直观，可供参考。

如果你善于使用Pandas变换数据、创建特征以及清洗数据等，那么你就能够轻松地使用Dask和Numba并行加速你的工作。单纯从速度上比较，Dask完胜Python，而Numba打败Dask，那么Numba+Dask基本上算是无敌的存在。将数值计算分成Numba sub-function和使用Dask map_partition+apply，而不是使用Pandas。对于100万行数据，使用Pandas方法和混合数值计算创建新特征的速度比使用Numba+Dask方法的速度要慢许多倍。

Python：60.9x | Dask：8.4x | Numba：5.8x |Numba+Dask：1x

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作为旧金山大学的一名数据科学硕士，会经常跟数据打交道。使用Apply函数是我用来创建新特征或清理数据的众多技巧之一。现在，我只是一名数据科学家，而不是计算机科学方面的专家，但我是一个喜欢捣鼓并使得代码运行更快的程序员。现在，我将会分享我在并行应用上的经验。

大多Python爱好者可能了解Python实现的全局解释器锁（GIL），GIL会占用计算机中所有的CPU性能。更糟糕的是，我们主要的数据处理包，比如Pandas，很少能实现并行处理代码。

Apply函数vs Multiprocessing.map

Tidyverse已经为处理数据做了一些美好的事情，Plyr是我最喜爱的数据包之一，它允许R语言使用者轻松地并行化他们的数据应用。Hadley Wickham说过：

“plyr是一套处理一组问题的工具：需要把一个大的数据结构分解成一些均匀的数据块，之后对每一数据块应用一个函数，最后将所有结果组合在一起。”

对于Python而言，我希望有类似于plyr这样的数据包可供使用。然而，目前这样的数据包还不存在，但我可以使用并行数据包构成一个简单的解决方案。

Dask

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之前在Spark上花费了一些时间，因此当我开始使用Dask时，还是比较容易地掌握其重点内容。Dask被设计成能够在多核CPU上并行处理任务，此外也借鉴了许多Pandas的语法规则。

现在开始本文所举例子。对于最近的数据挑战而言，我试图获取一个外部数据源（包含许多地理编码点），并将其与要分析的一大堆街区相匹配。在计算欧几里得距离的同时，使用最大启发式将最大值分配给一个街区。

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最初的apply：

Dask apply:

二者看起来很相似，apply核心语句是map_partitions，最后有一个compute()语句。此外，不得不对npartitions初始化。 分区的工作原理就是将Pandas数据帧划分成块，对于我的电脑而言，配置是6核-12线程，我只需告诉它使用的是12分区，Dask就会完成剩下的工作。

接下来，将map_partitions的lambda函数应用于每个分区。由于许多数据处理代码都是独立地运行，所以不必过多地担心这些操作的顺序问题。最后，compute()函数告诉Dask来处理剩余的事情，并把最终计算结果反馈给我。在这里，compute()调用Dask将apply适用于每个分区，并使其并行处理。

由于我通过迭代行来生成一个新队列（特征），而Dask apply只在列上起作用，因此我没有使用Dask apply，以下是Dask程序：

Numba、Numpy和Broadcasting

由于我是根据一些简单的线性运算（基本上是勾股定理）对数据进行分类，所以认为使用类似下面的Python代码会运行得更快一些。

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Broadcasting用以描述Numpy中对两个形状不同的矩阵进行数学计算的处理机制。假设我有一个数组，我会通过迭代并逐个变换每个单元格来改变它

相反，我完全可以跳过for循环，并对整个数组执行操作。Numpy与broadcasting混合使用，用来执行元素智能乘积（对位相乘）。

Broadcasting可以实现更多的功能，现在看看骨架代码：

从本质上讲，代码的功能是改变数组。好的一方面是运行很快，甚至能和Dask并行处理速度比较。其次，如果使用的是最基本的Numpy和Python，那么就可以及时编译任何函数。坏的一面在于它只适合Numpy和简单Python语法。我不得不把所有的数值计算从我的函数转换成子函数，但其计算速度会增加得非常快。

将其一起使用

简单地使用map_partition()就可以将Numba函数与Dask结合在一起，如果并行操作和broadcasting能够密切合作以加快运行速度，那么对于大数据集而言，将会看到其运行速度得到大幅提升。

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上面的第一张图表明，没有broadcasting的线性计算其表现不佳，并行处理和Dask对速度提升也有效果。此外，可以明显地发现，Dask和Numba组合的性能优于其它方法。

上面的第二张图稍微有些复杂，其横坐标是对行数取对数。从第二张图可以发现，对于1k到10k这样小的数据集，单独使用Numba的性能要比联合使用Numba+Dask的性能更好，尽管在大数据集上Numba+Dask的性能非常好。

优化

为了能够使用Numba编译JIT，我重写了函数以更好地利用broadcasting。之后，重新运行这些函数后发现，平均而言，对于相同的代码，JIT的执行速度大约快了24%。

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可以肯定的说，一定有进一步的优化方法使得执行速度更快，但目前没有发现。Dask是一个非常友好的工具，本文使用Dask+Numba实现的最好成果是提升运行速度60倍。