Pandas虽然是Python中用于数据处理的库，但它不是为高性能数据处理而打造的。本文将带你了解最近新推出的代码库Modin，它是专为Pandas分布式计算而开发的，能够加速处理数据。

Pandas是Python中处理数据的首选库，它使用起来很容易，非常灵活，能够处理不同类型和大小的数据，而且它有大量的函数，这让操作数据简直是小菜一碟。

历年来Python开发包的受欢迎程度。来源：https://stackoverflow.blog/2017/09/14/python-growing-quickly/

Pandas默认是在单个CPU核上，采用单进程执行函数，这在小数据集上运行得很好，因为你可能觉察不到太多性能上的差异。但是，对于较大数据集，需要做更多的计算，这时如果还只使用单个CPU核，就会开始感觉到性能受到影响了。对于具有百万行甚至数十亿行的数据集，Pandas每次只计算一个数。

但是，大多数用于数据科学的现代化机器都至少有2个CPU核，这意味着，在有2个CPU核的机器上，使用Pandas的默认配置时，至少有50%的计算机算力都被闲置了。如果你有4个核（现代的Intel i5）或者6个核（现代的Intel i7），情况那就更糟糕了，因为Pandas就不是为有效利用多核算力而设计的。

Modin是新出的一个库，通过自动化地将计算分布到系统所有可用的CPU核上，来加速Pandas。Modin宣称，通过这个技术，对于任何大小的Pandas数据帧，它都能够获得和系统CPU核数几乎成正比的性能增长。

让我们来看下Modin都是怎样运行的，然后看几个代码用例。

Modin是怎样用Pandas做并行处理的

在Pandas中生成了一个数据帧后，我们的目标是用最快的方式执行一些计算或者处理工作，比如可能是要求解每列的平均数（使用mean()函数）、根据groupby字段对数据分组、移除所有重复数据（使用drop_duplicates()函数），或者是Pandas中其他内建的函数。

在前面一节中，我们提到了Pandas只用一个CPU核做数据处理的方式。很自然，这成了一个大大的瓶颈，特别是对于较大的数据帧，缺少计算资源会给性能带来较大影响。

理论上讲，并行计算是很容易的，只需要把数据集不同部分的计算应用到每个可用的CPU核上。对于Pandas的数据帧，基本的想法就是把这个数据帧分成好几块，块数和你机器上的CPU核数量相等，让每一个CPU核计算其中一块。最后，我们再把计算结果汇总，这个汇总操作计算量并不大。

多核系统怎样加速处理数据。左图：单核处理方式，10个任务都由单个计算节点处理。右图：双核处理方式，每个节点处理5个任务，于是处理速度就加倍了。

这正是Modin所采用的方式，它把数据帧切割成不同部分，每个部分都会被送到不同的CPU核。Modin会同时从行和列两个维度对数据帧切分。这使得Modin的并行处理可以适应任何形状的数据帧。

想象一下这个例子，你有一个数据帧，它有很多列，却只有寥寥几行。一些库只会在行这个维度做切分，在这个例子中并行度就不够了，因为我们的列数大于行数。但是有了Modin，由于它会在两个维度进行切分，所以不管数据帧是宽的（列数较多）还是长条形的（行数较多），或者两类情况兼具时，其对这些数据帧的并行处理就都很高效了。

Pandas数据帧（左图）作为整块存储，且只发送到一个CPU核。Modin数据帧（右图）在行和列方向上被切分成了小块，每块都可以被发送到不同的CPU核（可发送到的核数取决于系统中最大核数）。

上图是一个简单示例。Modin实际上采用了一个分块管理器，它可以基于操作类型来改变分块大小和形状。例如，有个操作需要完整的行或者列。在这个情况下，分块管理器）会以它能发现的最优方式执行切分，并把分块分散发送到CPU核上，它是很灵活的。

为了在执行并行处理时完成大量繁重的工作，Modin可以使用Dask或者Ray。这两个库都是用Python API写的并行计算库，你可以在运行时选择其一与Modin一起使用。Ray是目前为止最安全的，因为它更加稳定——而Dask后端还是实验性质的。

说到这里，理论部分已经介绍得足够多啦。让我们来看看代码和性能的基准测试吧！

给Modin性能做基准测试

安装和运行Modin最简单的方法是通过pip来进行。以下命令用来安装Modin、Ray以及所有相关依赖。

pip install modin[ray]

本文接下来的例子和基准测试，我们打算使用来自Kaggle的CS:GO Competitive Matchmaking Data数据集。CSV文件中的每一行都包含了CS:GO比赛中的一轮数据。

我们从现在起都只使用上面数据集里最大的CSV文件来做实验（一共有好几个CSV文件），该文件名为esea_master_dmg_demos.part1.csv，大小为1.2GB。用这么大的文件进行实验，我们应该可以看到Pandas是怎样拖慢速度的，Modin又是怎样帮我们解决这个问题的。测试环境，我会使用一个i7-8700k CPU，它有6个物理核和12个线程。

我们要做的第一个测试就是简单地用read_csv()函数读取数据。使用Pandas或者Modin实现这个功能的代码是完全一样的。

### Read in the data with Pandas
import pandas as pd

s = time.time()
df = pd.read_csv("esea_master_dmg_demos.part1.csv")
e = time.time()
print("Pandas Loading Time = {}".format(e-s))

### Read in the data with Modin
import modin.pandas as pd

s = time.time()
df = pd.read_csv("esea_master_dmg_demos.part1.csv")
e = time.time()
print("Modin Loading Time = {}".format(e-s))

为了测试速度，我导入了time这个模块，在read_csv()函数前后调用了time.time()。结果，Pandas花了8.38秒从CSV文件中载入数据到内存，而Modin仅花了3.22秒，Modin实现了2.6倍的加速。只要修改导入库名称就可以实现这样的加速，不要太爽了！

让我们在数据帧上做一些计算量大的操作看下。将几个数据帧连接起来是Pandas中的一个常用操作——我们的数据可能包含在几个或者更多的CSV文件中，我们不得不一次读入一个文件，再进行数据帧连接。我们在Pandas和Modin中只需调用pd.concat()函数就可以很容易做到这点。

我们预期Modin对这类操作将会运行得很好，因为它能够处理大量的数据。代码如下所示：

import pandas as pd
df = pd.read_csv("esea_master_dmg_demos.part1.csv")

s = time.time()
df = pd.concat([df for _ in range(5)])
e = time.time()
print("Pandas Concat Time = {}".format(e-s))

import modin.pandas as pd
df = pd.read_csv("esea_master_dmg_demos.part1.csv")

s = time.time()
df = pd.concat([df for _ in range(5)])
e = time.time()
print("Modin Concat Time = {}".format(e-s))

以上代码中，我们将一个数据帧复制了5次进行连接。Pandas可以在3.56秒内完成这个连接操作，而Modin只花了0.041秒，Modin实现了86.83倍的加速！看起来即使我们只有6个CPU核，数据帧的分块对加速也起了很大的作用。

Pandas中经常使用的数据帧清理函数是.fillna()函数。这个函数搜索数据帧中值为NaN的元素，将其值替换为你指定的值，这其中有大量的操作。Pandas不得不遍历每一行每一列来找到NaN值然后替换它们。这里使用Modin来操作就再适合不过了，因为我们这里是对一个简单操作重复很多次。

import pandas as pd
df = pd.read_csv("esea_master_dmg_demos.part1.csv")

s = time.time()
df = df.fillna(value=0)
e = time.time()
print("Pandas Concat Time = {}".format(e-s))

import modin.pandas as pd
df = pd.read_csv("esea_master_dmg_demos.part1.csv")

s = time.time()
df = df.fillna(value=0)
e = time.time()
print("Modin Concat Time = {}".format(e-s))

这次，Pandas运行.fillna()用了1.8秒，而Modin仅用了0.21秒，实现了8.57倍的加速！

预警以及最后的基准测试

但是Modin总是这么快吗？

嗯，其实并不总是这么快。

有些情况下，Pandas实际上会比Modin运行得更快，即使在这个有着5,992,097（几乎600万）行的大数据集上。下面表格展示了Pandas和Modin在一些实验上的运行时间。

你可以看到，有些操作，Modin明显更快，通常是读取数据和查找数据。其他操作，比如进行统计计算，Pandas会快很多。

对Modin的操作建议

Modin还是一个非常新的库，开发和扩展都在不断进行中。所以，不是所有的Pandas函数都得到了完全加速。如果你使用了Modin中还没有加速的函数，它会默认使用Pandas函数版本，所以这样就不会产生任何bug或者错误。想查看Modin中支持的Pandas函数加速的完整列表，请浏览该页面。

默认情况下，Modin会使用你的机器上所有可用的CPU核。可能有些情况下，你希望限制Modin使用的CPU核数量，特别是当你还想在别的地方使用这些核的算力的时候。我们可以通过Ray模块中的初始化设置来限制Modin能使用的CPU核数量，因为Modin会在后台使用Ray配置。

import ray
ray.init(num_cpus=4)
import modin.pandas as pd

当处理大数据时，通常情况下，数据集的大小不会超出系统内存（RAM）的大小。但是，Modin还有一个特别的标记，通过把这个标记设置为true，我们可以启动核外（out of core）模式。核外模式是指当内存不够用时，Modin会使用硬盘空间，这样就使你可以处理比内存大小更大的数据集。我们设置如下的环境变量来开启这个功能：

export MODIN_OUT_OF_CORE=true

结论

好了，你已经掌握了Modin模块！这是一篇Modin加速Pandas函数的使用指南。只需要修改import导入语句即可实现加速。希望至少在某些情况下，你会发现Modin对加速Pandas函数有所帮助。

原文链接：

https://www.kdnuggets.com/2019/11/speed-up-pandas-4x.html

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如何只用一行代码让 Pandas 加速四倍？