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我有一个向我返回数据框的函数。我正在尝试通过使用 dask 来并行使用此功能。
我将数据帧的延迟对象附加到列表中。但是，我的代码的运行时间在有和没有 dask.delayed 的情况下是相同的。
我使用 functools 中的 reduce 函数pd.merge来合并我的数据框。
关于如何提高运行时的任何建议？
可视化图表和代码如下。

from functools import reduce 
d = []
for lot in lots:
    lot_data = data[data["LOTID"]==lot]
    trmat = delayed(LOT)(lot, lot_data).transition_matrix(lot)
    d.append(trmat)
df = delayed(reduce)(lambda x, y: x.merge(y, how='outer', on=['from', "to"]), d)

操作的可视化图表

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一般规则：如果您的数据适合内存（包括基本大小乘以可能的中间值的一小部分），那么 Pandas 很有可能对您的用例来说是快速且高效的。

特别是对于您的情况，您尝试并行化的任务很有可能不会释放 python 的内部锁 GIL，在这种情况下，尽管您有独立的线程，但一次只能运行一个。解决方案是改用“分布式”调度程序，它可以混合多个线程并进行处理；但是，使用进程需要在客户端和进程之间移动数据的成本，并且您可能会发现额外的成本在任何时间节省中占主导地位。您当然希望确保在工作人员中加载数据，而不是从客户端传递数据。

小故事，你应该做一些实验，好好衡量，并仔细阅读数据框架和分布式调度器文档。

于 2018-11-18T15:49:32.280 回答