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Modin,只需一行代码加速你的Pandas

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Python大数据分析
发布2022-04-03 13:24:33
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发布2022-04-03 13:24:33
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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:

  1. 为什么需要Modin?
  2. Modin厉害在哪里?
  3. Modin使用方法
  4. 对比Modin和Pandas
  5. 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:

  1. 使用DataFrame作为基本数据类型;
  2. 与Pandas高度兼容,语法相似,几乎不需要额外学习;
  3. 能处理1MB到1TB+的数据;
  4. 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

  1. 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。

  1. 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。

  1. 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。

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原始发表:2021-03-08,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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