pitón trama de datos es muy fácil de usar, pero, obviamente, sólo un solo núcleo de la computación
Use pandas, al ejecutar la fila siguiente:
aplicar # Estándar
df.apply (func)
Obtener este uso de la CPU:
Incluso si el equipo tiene una pluralidad de CPU, sólo totalmente dedicado al cálculo.
Recomendado recientemente por el grupo de amigos comenzaron a encontrar el acelerador, realmente tenedor vaca! ! ! Usted realmente puede experimentar el autónomo con una pitón nuclear también puede ser completamente abierta, fuera de la emoción de ocho núcleos! !
[Pandaral·lel] La idea es calcular los pandas distribuidos en todas las CPU disponibles en un ordenador, para mejorar significativamente la velocidad.
instalación:
$ Pip instalar pandarallel [--user]
La importación y la inicialización:
importación:
de pandarallel importación pandarallel
inicialización
pandarallel.initialize ()
Su uso es muy sencillo:
uso:
Uso con pandas trama de datos de la función func sencilla de aplicar y usar realizaciones de df, simplemente reemplazar aplicar el parallel_apply clásico.
# aplican pandas estándar
df.apply (func)
# PARALELO aplicar
df.parallel_apply (func)
