背景

python 有自己的多进程包 multiprocessing 去实现并行计算，但在 pandas 处理数据中，使用 multiprocessing 并不好使，只听见风扇转啊转，就不见运行完毕。

找到一个 pandas 多进程的方法，pandarallel 库，做一下测试。

小数据集（先试过了 5w）可能多进程还没单进程快，因为进程开启关闭也要一点时间；于是我弄了 100w 数据来测试：

数据处理

使用以上数据做如下处理：

1.剔除 titile，comment 两列文本中的表情符号

2.title，comment 两列做一个分词处理，覆盖原来的列

总共有四个步骤。

单一进程

'''单进程'''
import jieba
import re
import time
import pandas as pd


def filter_emoji(desstr, restr=''):
    if (desstr is None) or str(desstr) == 'nan':
        return ''
    # 过滤表情
    try:
        co = re.compile(u'[\U00010000-\U0010ffff]')
    except:
        co = re.compile(u'[\uD800-\uDBFF][\uDC00-\uDFFF]')
    return co.sub(restr, desstr)


if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    data = pd.read_csv('feike.csv',encoding='gbk')

    data['comment'] = data['comment'].map(filter_emoji)
    data['title'] = data['title'].map(filter_emoji)
    data['comment'] = data['comment'].map(lambda s: jieba.lcut(s))
    data['title'] = data['title'].map(lambda s: jieba.lcut(s))

    end = time.time()
    print(end - start)

multiprocessing 多进程写法

这种写法网上一搜一大把，代码没有错，多进程任务可以执行，例如 run_task 函数中的任务是爬虫代码时，没有什么问题，但如果是数据清洗的代码，我测试就很久都跑不出来，所以以下写法不适用 pandas 多进程。

from multiprocessing import Pool
import os,time,random
import pandas as pd
import jieba
 

def filter_emoji(desstr, restr=''):
    if (desstr is None) or str(desstr) == 'nan':
        return ''
    # 过滤表情
    try:
        co = re.compile(u'[\U00010000-\U0010ffff]')
    except:
        co = re.compile(u'[\uD800-\uDBFF][\uDC00-\uDFFF]')
    return co.sub(restr, desstr)

 
def run_task(row):
    row['comment'] = row['comment'].map(filter_emoji)
    row['title'] = row['title'].map(filter_emoji)
    row['comment'] = row['comment'].map(lambda s: jieba.lcut(s))
    row['title'] = row['title'].map(lambda s: jieba.lcut(s))
 
 
if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    data = data = pd.read_csv('feike.csv',encoding='gbk')   

    p = Pool()
    for index,row in data.iterrows():
        p.apply_async(run_task,args=(row,)) #添加进程任务，i 为传进去的进程任务的参数
    p.close() #不再添加新进程
    p.join() #等待所有子进程执行完毕,调用之前必须先调用 close(),针对 Pool 对象
    
    end = time.time()
    print(end - start)

pandas 多进程 pandarallel

'''pandarallel 多进程'''
import jieba
import re
import time
import pandas as pd
from pandarallel import pandarallel
pandarallel.initialize(nb_workers=4)


def filter_emoji(desstr, restr=''):
    if (desstr is None) or str(desstr) == 'nan':
        return ''
    # 过滤表情
    try:
        co = re.compile(u'[\U00010000-\U0010ffff]')
    except:
        co = re.compile(u'[\uD800-\uDBFF][\uDC00-\uDFFF]')
    return co.sub(restr, desstr)


if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    data = data = pd.read_csv('feike.csv',encoding='gbk')
        
    data['comment'] = data['comment'].parallel_apply(filter_emoji)
    data['title'] = data['title'].parallel_apply(filter_emoji)
    data['comment'] = data['comment'].parallel_apply(lambda s: jieba.lcut(s))
    data['title'] = data['title'].parallel_apply(lambda s: jieba.lcut(s))

    end = time.time()
    print(end - start)

可以看到对比单进程效率提高了将近 1 倍 ；pandarallel  文档：

GitHub – nalepae/pandarallel at v1.5.2

对应的多进程写法函数对照表，但值得注意的是 pandas 中的 apply，applymap，map 三个函数的区别，写对应的代码，别写错了；具体区别可参考：

Pandas 中map, applymap and apply的区别_小强的呼呼呼的博客-CSDN博客