为什么我使用 modin.pandas 比使用 Pandas 需要更长的时间 [ray]

Question

我只是一个喜欢用 Python 处理数据的 Python 新手。

当我能够使用 Python 的代表性数据工具 Pandas 时，它似乎可以很快地在 Excel 上工作。

但是，我有点失望地看到检索 470,000 行的数据 (.xlsx) 需要超过 1 到 2 分钟，因此，我发现使用 modin 和 ray（或 dask）可以更快操作。

在学习了如何使用它之后，我将它与仅使用 Pandas 进行了比较。 （这次是1亿行数据，大约5GB）

import ray
ray.init()
import modin.pandas as md

%%time
TB = md.read_csv('train.csv')
TB

但是写 Pandas 只用了 1 分 3 秒，而写 modin [ray] 却用了 1 分 9 秒。 我很失望地看到它需要更长的时间，而不仅仅是一点点差异。

我怎样才能比 pandas 更快地使用 modin？ groupby 或 merge 之类的复杂操作？单纯读取数据有没有区别？

Modin 在其他人使用时读取数据更快，是我的电脑设置有问题吗？我想知道为什么。

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记下提示安装的方法，以备不时之需。

!pip install modin[ray]
!pip install ray[default]

Answer 1

首先，要进行公平的评估，您始终需要使用 %%timeit 魔术命令，该命令可为您提供多次运行的平均值。

Modin 通常在以下情况下效果最佳：

1. 非常大的文件
2. 大量内核

我认为，就您而言，表现不佳主要是由于 Ray/Dask 完成的多处理管理，例如工人调度和所有进入并行化的设置。当您满足上述 2 个标准中的至少一个（特别是第一个，给定任何当前处理器）时，资源管理和从 Modin 获得的加速之间的权衡对您有利，但 5GB 文件也不是 6核心足够大，可以对您有利。并行化成本高昂，任务必须值得。

如果是一次性的，1-2分钟对于这类事情来说根本不是不合理的时间。如果它是您要连续读写的文件，我建议将其写入 HDF5 或 pickle 格式，在这种情况下your read/write performance will improve far more 而不是仅使用 Modin。

或者，Vaex 是读取任何 df 的最快选项。尽管如此，我个人认为它仍然非常不完整，有时与除了简单的数字数据操作之外的承诺不符，例如当您的数据中有大字符串时。