Modin，只需一行代码加速你的Pandas
Modin，只需一行代码加速你的Pandas
Modin是一个Python第三方库，可以通过并行来处理大数据集。它的语法和pandas非常相似，因其出色的性能，能弥补Pandas在处理大数据上的缺陷。
本文会解释何时该用Modin处理数据，并给出Modin的一些真实案例。
下文内容主要包括：
- 为什么需要Modin？
- Modin厉害在哪里？
- Modin使用方法
- 对比Modin和Pandas
- 对比Modin和其他加速库有何不同？
- Modin VS Vaex
- Modin VS Dask
- Modin VS cuDF
为什么需要Modin？
Pandas是python数据分析最常用的工具库，数据科学领域的大明星。
Pandas受欢迎的原因在于它简洁易用的API，并且集成了Numpy、Matplotlib、Scipy等众多数据科学库，堪称Python+SQL+Excel的结合体。
但Pandas并不是完美的，大数据是它的软肋。
由于设计原因，Pandas只能在单核上运行，数据处理能力有限。目前大部分计算机虽都是多核CPU，Pandas却心有余而力不足，无法用到多核。
正因为大多人都熟悉了Pandas的语法结构，所以想换一种新的数据分析库并不容易，会增加很多的学习成本。
如果在保留Pandas语法和API的前提下，又能增加大数据处理能力，这将会一个完美的解决方案。
Modin就是这样一个存在。只要你有使用Pandas的经验，就可以轻松上手Modin。
Modin厉害在哪里？
Modin是一个Python第三方库，可以弥补Pandas在大数据处理上的不足，同时能将代码速度提高4倍左右。
Modin以Ray或Dask作为后端运行。
❝Ray是基于python的并行计算和分布式执行引擎。 Dask是一个高性能并行分析库，帮助Pandas、Numpy处理大规模数据。 ❞
那Modin有何特别之处呢？
与pandas不同，Modin能使用计算机中所有的CPU内核，让代码并行计算。
当用4个进程而不是一个进程（如pandas）运行相同的代码时，所花费的时间会显著减少。
Modin的主要特点：
- 使用DataFrame作为基本数据类型；
- 与Pandas高度兼容，语法相似，几乎不需要额外学习；
- 能处理1MB到1TB+的数据；
- 使用者不需要知道系统有多少内核，也不需要指定如何分配数据；
Modin使用方法
首先要安装Modin，使用pip安装即可。
前面说过，Modin使用Ray或Dask作为后端，在这里我们使用 dask，命令行输入以下代码同时安装Modin和Dask：
pip install modin[dask]
接下来是导入Modin，这是重点。
Modin宣称改一行代码就可以加速pandas，只需将：
import pandas as pd
改为
import modin.pandas as pd
除了速度更快外，其他要用的的语法、api和Pandas一模一样。
我们来试试分别用Modin和pandas读取200MB的CSV文件，看哪个速度更快。
# 使用pandas读取数据
import pandas as pd
import time
s = time.time()
df = pd.read_csv("test.csv")
e = time.time()
print("Pandas读取时间 = {}".format(e-s))
# 使用Modin读取数据
import modin.pandas as pd
s = time.time()
df = pd.read_csv("test.csv")
e = time.time()
print("Modin读取时间 = {}".format(e-s))
返回：
Pandas是3.3秒，Modin是1.9秒，速度快了接近1倍。
我的电脑是4核CPU，Modin加载过程中所有内核都被用上了。如果用8核来跑，加载时间更少。
对比Modin和Pandas
- read_csv
简单对比了Modin和Pandas读取200M文件后，我们再试下读取1GB的CSV文件有多大差异。
pandas：
# 使用pandas读取数据
import pandas as pd
import time
s = time.time()
df = pd.read_csv("test1.csv")
e = time.time()
print("Pandas读取时间 = {}".format(e-s))
输出：
Pandas读取时间 = 11.298792123794556
# 使用Modin读取数据
import modin.pandas as pd
s = time.time()
df = pd.read_csv("test1.csv")
e = time.time()
print("Modin读取时间 = {}".format(e-s))
输出：
Modin读取时间 = 7.6007184982299805
处理GB级的数据，Modin的优势也是显而易见的，当然处理时间会随计算机的不同有差异。
- append()
append在Pandas中用来添加新行，我们来看看Modin和Pandas做append操作时的速度差异。
Pandas:
# 使用pandas读取数据，200M文件
import pandas as pd
import time
df_pandas = pd.read_csv("test.csv")
s = time.time()
result = df_pandas.append(df_pandas)
e = time.time()
print("Pandas append时间 = {}".format(e-s))
输出：
Pandas append时间 = 1.242678165435791
Modin：
# 使用Modin读取数据，200M文件
import modin.pandas as pd
df_modin = pd.read_csv("test.csv")
s = time.time()
result = df_modin.append(df_modin)
e = time.time()
print("Modin append时间 = {}".format(e-s))
输出：
Modin append时间 = 0.2613077163696289
Pandas用时1.2秒，Modin用时0.2秒。
- Concat()
concat用来拼接多个DataFrame，也来测试一下差异。
Pandas:
# 使用pandas读取数据，200M文件
import pandas as pd
import time
df_pandas = pd.read_csv("test.csv")
s = time.time()
result = pd.concat([df_pandas]*5)
e = time.time()
print("Pandas concat时间 = {}".format(e-s))
输出：
Pandas concat时间 = 3.705094337463379
Modin：
# 使用Modin读取数据，200M文件
import modin.pandas as pd
df_modin = pd.read_csv("test.csv")
s = time.time()
result = pd.concat([df_modin]*5)
e = time.time()
print("Modin concat时间 = {}".format(e-s))
输出：
Modin concat时间 = 0.5255951881408691
Pandas用时3.7秒，Modin用时0.5秒。
通过上面3个函数的比较，Modin在使用append、concat等方法上要比Pandas快5倍以上
对比Modin和其他加速库有何不同？
现在有很多库可以实现对Pandas的加速，比如Dask、Vaex、Ray、CuDF等，Modin和这些库对比有什么样的优势呢？
「Modin Vs Vaex」
Modin可以说是Pandas的加速版本，几乎所有功能通用。
Vaex的核心在于惰性加载，类似spark，但它有独立的一套语法，使用起来和Pandas差异很大。
如果你已经写好基于pandas的脚本，只是想加速运行代码，那么Modin是最佳选择。如果你只是想简单统计或可视化大数据集，可以考虑Vaex。
「Modin Vs Dask」
Dask既可以作为Modin的后端引擎，也能单独并行处理DataFrame，提高数据处理速度。
但Dask对Pandas并没有很好的兼容性，没办法像Modin那样，只需改变一行代码，就可以轻松使用Pandas处理大数据集。
「Modin vs. RAPIDS (cuDF)」
RAPIDS加速效果非常好，但它需要有GPU的加持，没有Modin那么便捷。