小編給大家分享一下全平臺都能用的pandas運算加速神器modin怎么用，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

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1 簡介

modin就是一個致力于在改變代碼量最少的前提下，調(diào)用起多核計算資源，對pandas的計算過程進行并行化改造的Python庫，并且隨著其近期的一系列內(nèi)容更新，modin基于Dask開始對Windows系統(tǒng)同樣進行了支持，使得我們只需要改變一行代碼，就可以在所有平臺上獲得部分pandas功能可觀的計算效率提升。

圖1

2 基于modin的pandas運算加速

modin支持Windows、Linux以及Mac系統(tǒng)，其中Linux與Mac平臺版本的modin工作時可基于并行運算框架Ray和Dask，而Windows平臺版本目前只支持Dask作為計算后端（因為Ray沒有Win版本），安裝起來十分方便，可以用如下3種命令來安裝具有不同后端的modin：

pip install modin[dask] # 安裝dask后端
pip install modin[ray] # 安裝ray后端（windows不支持）
pip install modin[all] # 推薦方式，自動安裝當(dāng)前系統(tǒng)支持的所有后端

本文在Win10系統(tǒng)上演示modin的功能，執(zhí)行命令：

pip install modin[all]

成功安裝modin+dask之后，在使用modin時，只需要將我們習(xí)慣的import pandas as pd變更為import modin.pandas as pd即可，接下來我們來看一下在一些常見功能上，pandasVSmodin性能差異情況。

首先我們分別使用pandas和modin讀入一個大小為1.1G的csv文件esea_master_dmg_demos.part1.csv，來自kaggle（https://www.kaggle.com/skihikingkevin/csgo-matchmaking-damage/data），記錄了關(guān)于熱門游戲CS:GO的一些玩家行為數(shù)據(jù)，因為體積過大，請感興趣的讀者朋友自行去下載：

圖2

為了區(qū)分他們，在導(dǎo)入時暫時將modin.pandas命名為mpd：

圖3

可以看到因為是Win平臺，所以使用的計算后端為Dask，首先我們來分別讀入文件查看耗時：

圖4

借助jupyter notebook記錄計算時間的插件，可以看到原生的pandas耗時14.8秒，而modin只用了5.32秒，接著我們再來試試concat操作：

圖5

可以看到在pandas花了8.78秒才完成任務(wù)的情況下，modin僅用了0.174秒，取得了驚人的效率提升。接下來我們再來執(zhí)行常見的檢查每列缺失情況的任務(wù)：

圖6

這時耗時差距雖然不如concat操作時那么巨大，也是比較可觀的，但是modin畢竟是一個處于快速開發(fā)迭代階段的工具，其針對pandas的并行化改造尚未覆蓋全部的功能，譬如分組聚合功能。

對于這部分功能，modin會在執(zhí)行代碼時檢查自己是否支持，對于尚未支持的功能modin會自動切換到pandas單核后端來執(zhí)行運算，但由于modin中組織數(shù)據(jù)的形式與pandas不相同，所以中間需要經(jīng)歷轉(zhuǎn)換：

圖7

這種時候modin的運算反而會比pandas慢很多：

圖8

因此我對modin持有的態(tài)度是在處理大型數(shù)據(jù)集時，部分應(yīng)用場景可以用其替換pandas，即其已經(jīng)完成可靠并行化改造的pandas功能，你可以在官網(wǎng)對應(yīng)界面（https://modin.readthedocs.io/en/latest/supported_apis/index.html ）查看其已經(jīng)支持及尚未良好支持的功能,，因為modin還處于快速開發(fā)階段，很多目前無法支持的功能也許未來不久就會被加入modin：

圖9

以上是“全平臺都能用的pandas運算加速神器modin怎么用”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道！