Modin加速熊猫应用功能吗？

如何解决Modin加速熊猫应用功能吗？

我试图在许多地方找到答案，但从未得到直接答案。 Modin Speedup是否适用于数据帧？具有跨Dataframe并行应用功能而不是逐行执行典型功能的智能吗？

或

我们应该选择Spark Dataframe来加速应用功能吗？

很抱歉，如果有简单的答案，我总是会得到有关modin在阅读或某些功能中有多快的答案，很少适用。

解决方法

要了解Modin如何加快Pandas运作速度，请简要介绍一下其架构。 Modin Frame是分区的2D数组，其中每个分区都是Pandas DataFrame (link to doc with explainfull images)。通常，DataFrame在N_cores分区中进行拆分，因此，当我们在Modin Frame下执行某些操作时，它将在每个分区上并行进行操作，这就是Modin加快Pandas计算速度的方式。

Modin具有灵活的分区机制，它可以根据操作动态重新分配帧。例如，当我们执行需要了解整行的操作时（例如df.apply(fn)，其中fn希望获得该行，因此我们需要了解整行）Modin框架将仅在行分区中重新分区，所以

modin_df.apply(fn)

将执行类似this (explainfull img)的操作。 从图像中可以看到，如果我们有一个形状为（100000，64）的框架并应用一个函数，我们将在（100000 / N，64）个形状框架下获得.apply()的N个并行执行，这将得到不错的速度。