데이터 프레임 판다스를 위한 멀티스레딩

다른 쇼핑 항목을 갖는 고객 목록 사이의 관련성을 계산하기 위해 멀티스레딩을 사용하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 1,000 명의 고객으로 구성된 판다 데이터 프레임이 있으므로 100 만 번의 관련성을 계산해야 하며, 이 작업은 너무 오래 걸립니다.

데이터 프레임의 예는 다음과 같습니다:

  ID     항목       
    1    바나나    
    1    사과     
    2    오렌지    
    2    바나나    
    2    토마토    
    3    사과     
    3    토마토    
    3    오렌지    

다음은 코드의 간소화된 버전입니다:

import pandas as pd
def relatedness (customer1, customer2):
    # 고객간의 관련성을 측정하기 위한 계산 수행
data= pd.read_csv(data_file)
customers_list= list (set(data['ID']))
relatedness_matrix = pd.DataFrame(index=[customers_list], columns=[customers_list])
for i in customers_list:
    for j in customer_list:
        relatedness_matrix.loc[i,j] = relatedness (i,j)

답변 1

판다스 데이터프레임을 사용하여 계산량이 많은 문제를 찾고 있었고, 다음 사이트에서 DASK를 발견했습니다. http://dask.pydata.org/en/latest/

(이슈 사이트의 링크: https://datascience.stackexchange.com/questions/172/is-there-a-straightforward-way-to-run-pandas-dataframe-isin-in-parallel)

도움이 되길 바랍니다.

답변 2

다중 스레드를 통한 판다스 데이터프레임 처리에 대한 에세이
다중 스레딩(Multithreading)은 프로그래밍에서 한 번에 여러 작업을 동시에 수행하기 위해 사용되는 기술입니다. 이번 에세이에서는 다중 스레딩을 이용하여 판다스(Pandas) 데이터프레임을 처리하는 방법에 대해 다루고자 합니다.
판다스는 파이썬에서 데이터를 조작하고 분석하기 위한 강력한 도구로 널리 사용되고 있습니다. 그러나 대용량 데이터를 처리할 때 속도가 느려지는 문제가 있습니다. 이런 문제를 해결하기 위해 다중 스레딩을 이용하여 병렬 처리를 할 수 있습니다.
다중 스레딩을 이용한 판다스 데이터프레임 처리의 첫 번째 단계는 데이터를 적절하게 분할하는 것입니다. 데이터를 더 작은 청크(chunk)로 나누면 각 스레드가 별도의 청크를 처리하게 되어 전체 작업이 더 빠르게 실행될 수 있습니다. 이를 위해 판다스의 `chunksize` 매개변수를 사용하면 됩니다.
다음으로, 각 스레드는 할당된 청크를 독립적으로 처리하게 됩니다. 이때 각 스레드가 작업을 실행하는 동안 다른 스레드에서 데이터를 수정하지 않도록 적절한 동기화(synchronization)를 구현해야 합니다. 이를 위해 스레드 락(Thread Lock)과 같은 메커니즘이 사용될 수 있습니다.
다중 스레딩을 이용하여 판다스 데이터프레임을 처리하는 가장 큰 장점은 속도 향상입니다. 병렬 처리를 통해 여러 스레드가 동시에 작업을 수행하므로 전체 실행 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 특히 대용량 데이터를 다룰 때 이러한 기술은 필수적입니다.
하지만 다중 스레딩을 사용하는 것은 항상 이점만 있는 것은 아닙니다. 작업을 분할하고 동기화하는 과정에서 오버헤드가 발생할 수 있고, 스레드 간의 경쟁 조건(Race Condition)이 발생할 가능성도 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 적절한 알고리즘과 동기화 메커니즘을 구현해야 합니다.
요약하자면, 다중 스레딩을 이용하여 판다스 데이터프레임 처리를 병렬화하는 것은 속도 향상을 위한 중요한 기술입니다. 데이터를 적절히 분할하고 동기화를 구현하여 여러 스레드가 동시에 작업을 수행하도록 해야 합니다. 그러나 오버헤드와 경쟁 조건에 주의해야 합니다. 이러한 방법을 사용하면 대용량 데이터를 빠르게 처리할 수 있고, 효율적인 데이터 분석을 위한 기반을 마련할 수 있습니다.