Python数据预处理：使用Dask和Numba并行化加速

如果你善于使用Pandas变换数据、创建特征以及清洗数据等，那么你就能够轻松地使用Dask和Numba并行加速你的工作。单纯从速度上比较，Dask完胜Python，而Numba打败Dask，那么Numba+Dask基本上算是无敌的存在。将数值计算分成Numba sub-function和使用Dask map_partition+apply，而不是使用Pandas。对于100万行数据，使用Pandas方法和混合数值计算创建新特征的速度比使用Numba+Dask方法的速度要慢许多倍。

Python：60.9x | Dask：8.4x | Numba：5.8x |Numba+Dask：1x

作为旧金山大学的一名数据科学硕士，会经常跟数据打交道。使用Apply函数是我用来创建新特征或清理数据的众多技巧之一。现在，我只是一名数据科学家，而不是计算机科学方面的专家，但我是一个喜欢捣鼓并使得代码运行更快的程序员。现在，我将会分享我在并行应用上的经验。

大多Python爱好者可能了解Python实现的全局解释器锁（GIL），GIL会占用计算机中所有的CPU性能。更糟糕的是，我们主要的数据处理包，比如Pandas，很少能实现并行处理代码。

Apply函数vs Multiprocessing.map

%time df.some_col.apply(lambda x : clean_transform_kthx(x))
Wall time: HAH! RIP BUDDY
# WHY YOU NO RUN IN PARALLEL!?

Tidyverse已经为处理数据做了一些美好的事情，Plyr是我最喜爱的数据包之一，它允许R语言使用者轻松地并行化他们的数据应用。Hadley Wickham说过：

“plyr是一套处理一组问题的工具：需要把一个大的数据结构分解成一些均匀的数据块，之后对每一数据块应用一个函数，最后将所有结果组合在一起。”

对于Python而言，我希望有类似于plyr这样的数据包可供使用。然而，目前这样的数据包还不存在，但我可以使用并行数据包构成一个简单的解决方案。

Dask

之前在Spark上花费了一些时间，因此当我开始使用Dask时，还是比较容易地掌握其重点内容。Dask被设计成能够在多核CPU上并行处理任务，此外也借鉴了许多Pandas的语法规则。

现在开始本文所举例子。对于最近的数据挑战而言，我试图获取一个外部数据源（包含许多地理编码点），并将其与要分析的一大堆街区相匹配。在计算欧几里得距离的同时，使用最大启发式将最大值分配给一个街区。

最初的apply：

my_df.apply(lambda x: nearest_street(x.lat,x.lon),axis=1)

Dask apply:

dd.from_pandas(my_df,npartitions=nCores).\
   map_partitions(\
     lambda df : df.apply(\
         lambda x : nearest_street(x.lat,x.lon),axis=1)).\
     compute(get=get)
# imports at the end

二者看起来很相似，apply核心语句是map_partitions，最后有一个compute()语句。此外，不得不对npartitions初始化。 分区的工作原理就是将Pandas数据帧划分成块，对于我的电脑而言，配置是6核-12线程，我只需告诉它使用的是12分区，Dask就会完成剩下的工作。

接下来，将map_partitions的lambda函数应用于每个分区。由于许多数据处理代码都是独立地运行，所以不必过多地担心这些操作的顺序问题。最后，compute()函数告诉Dask来处理剩余的事情，并把最终计算结果反馈给我。在这里，compute()调用Dask将apply适用于每个分区，并使其并行处理。

由于我通过迭代行来生成一个新队列（特征），而Dask apply只在列上起作用，因此我没有使用Dask apply，以下是Dask程序：

from dask import dataframe as dd
from dask.multiprocessing import get
from multiprocessing import cpu_count
nCores = cpu_count()

Numba、Numpy和Broadcasting

由于我是根据一些简单的线性运算（基本上是勾股定理）对数据进行分类，所以认为使用类似下面的Python代码会运行得更快一些。

for i in intersections:
    l3 = np.sqrt( (i[0] - [1])**2 + (i[2] - i[3])**2 )
# ... Some more of these
    dist = l1 + l2
    if dist