PythonとPandasを用いてデータ解析を行う際、大量のデータを扱うことが多く、その処理速度は重要な問題となります。特に、Pandasの一部の処理は並列化されていないため、そのままでは処理速度が遅くなる可能性があります。
しかし、幸いなことに、Pandasの処理を並列化し、高速化するためのライブラリが存在します。その中でも、pandarallelとswifterは特に注目に値します。
pandarallel
pandarallelはPythonのmultiprocessingモジュールを使用して計算処理を並列化するライブラリです。このライブラリを使用すると、pandas.DataFrame.applyなどのメソッドが並列化され、処理速度が向上します。
from pandarallel import pandarallel
# 初期化
pandarallel.initialize()
# df.apply(func) の代わりに↓を使う
df.parallel_apply(func)
このように、pandarallelを初期化した後、applyメソッドの代わりにparallel_applyメソッドを使用するだけで、マルチコアを使用した並列処理が可能になります。
swifter
swifterは、並列アウトコアライブラリのDaskを活用して計算処理を並列化するライブラリです。このライブラリを使用すると、pandas.DataFrame.applyなどのメソッドが並列化され、処理速度が向上します。
import swifter
# df.apply(func) の代わりに↓を使う
df.swifter.apply(func)
このように、swifterをインポートした後、applyメソッドの代わりにswifter.applyメソッドを使用するだけで、マルチコアを使用した並列処理が可能になります。
以上のように、PythonとPandasを用いたデータ解析において、並列処理を活用することで、大量のデータを効率的に処理することが可能となります。これらのライブラリを活用し、データ解析のパフォーマンスを向上させてみてください。.