Pandas処理速度を劇的に向上させる！Numbaの活用法と実践例｜自作で機械学習モデル・AIの使い方を学ぶ

はじめに

PandasはPythonでデータ処理をする際によく使われるライブラリです。しかし、大量のデータを処理する場合には、処理速度がボトルネックになることがあります。そこで、本記事ではNumbaを使ってPandasの処理速度を劇的に向上させる方法について解説します。

データ処理速度向上の重要性とNumbaの概要

現代社会において、大量のデータを処理することは日常茶飯事です。しかし、大量のデータを処理する場合には、処理速度がボトルネックになることがあります。処理速度が遅いと、ビジネスの意思決定や科学的な研究に影響を与えることがあります。そのため、データ処理速度の向上は非常に重要です。

Numbaは、NumPy配列を高速に処理することができるPythonライブラリです。Numbaは、PythonのコードをJITコンパイルして、高速な機械語に変換することができます。これにより、Pythonの処理速度を劇的に向上させることができます。

PandasとNumbaの連携方法と基本的な使い方

Numbaは、NumPy配列を高速に処理することができるため、Pandasのデータフレームの処理速度を向上させることができます。Numbaを使ったPandasの処理には、以下の手順が必要です。

Numbaライブラリをインストールする。
NumbaのJITデコレーターを使って、処理を高速化する。
Numbaのprange関数を使って、並列処理を実現する。

以下に、基本的なNumbaの使い方を示します。

import numba as nb

# JITコンパイルされる関数
@nb.jit
def function():
    # 高速化したい処理
    pass

Numbaを活用してデータフレーム処理速度を向上させる実践例

Numbaを使って、データフレームの処理速度を向上させる方法について、実際のコードを用いて解説します。

例1: データフレームの各行に対して計算を行う

まずは、データフレームの各行に対して計算を行う例を紹介します。以下のようなデータフレームを考えます。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(100000, 3), columns=['a', 'b', 'c'])

このデータフレームの各行に対して、以下のような計算を行い、新しい列’d’を追加します。

def calc(row):
    return row['a'] * row['b'] + row['c']

df['d'] = df.apply(calc, axis=1)

このコードでは、applyメソッドを使って、各行に対してcalc関数を適用しています。しかし、applyメソッドは非常に遅いため、大量のデータを処理する場合にはボトルネックになることがあります。

そこで、Numbaを使ってcalc関数を高速化することを考えます。

@nb.jit(nopython=True)
def calc_numba(a, b, c):
    return a * b + c

df['d'] = calc_numba(df['a'].values, df['b'].values, df['c'].values)

このコードでは、calc関数をNumbaのJITデコレーターでデコレートし、Numpy配列を引数として受け取るように変更しています。そして、データフレームの各列をNumpy配列として抽出し、calc_numba関数に渡しています。

このように、Numpy配列を使って処理を行うことで、データフレームの各行に対して高速に計算を行うことができます。

例2: データフレームのグループ化に対する計算

次に、データフレームのグループ化に対する計算を行う例を紹介します。以下のようなデータフレームを考えます。

df = pd.DataFrame({
    'key': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
    'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
})

このデータフレームをkey列でグループ化し、value列の合計を計算するには、以下のようにgroupbyメソッドを使います。

df.groupby('key')['value'].sum()

しかし、groupbyメソッドは非常に遅いため、大量のデータを処理する場合にはボトルネックになることがあります。

そこで、Numbaを使って、groupbyによる処理を高速化することを考えます。

@nb.jit(nopython=True)
def sum_numba(values):
    return np.sum(values)

grouped = df.groupby('key')['value'].apply(lambda x: sum_numba(x.values))

このコードでは、groupbyメソッドを使って、key列でグループ化した後、applyメソッドを使って、各グループに対してsum_numba関数を適用しています。sum_numba関数は、Numpy配列を引数として受け取り、NumbaのJITデコレーターでデコレートされています。

このように、Numpy配列を使って処理を行うことで、groupbyによる処理を高速化することができます。

Numbaを用いたapplyやgroupbyなどPandas機能の高速化方法

Numbaを使って、Pandasのapplyやgroupbyなどの機能を高速化する方法について、以下にまとめます。

- applyメソッドの高速化

@nb.jit(nopython=True)
def func_numba(x):
    # 処理
    return result

df['new_col'] = df['col'].apply(func_numba)

- groupbyメソッドの高速化

@nb.jit(nopython=True)
def func_numba(values):
    # 処理
    return result

grouped = df.groupby('key')['value'].apply(lambda x: func_numba(x.values))

- rollingメソッドの高速化

@nb.jit(nopython=True)
def func_numba(values):
    # 処理
    return result

df['rolling_col'] = df['col'].rolling(window=10).apply(lambda x: func_numba(x.values))

Numbaの注意点とトラブルシューティング

Numbaを使った処理を行う際には、以下のような注意点があります。

- データ型の変換に注意する。

Numbaは、NumPy配列のみをサポートしています。そのため、PandasのデータフレームをNumpy配列に変換する必要があります。また、Numbaは、Pythonの組み込み型や文字列型をサポートしていません。そのため、処理を行う際には、データ型の変換に注意する必要があります。

Numbaと他の高速化手法（Dask, Cythonなど）の比較

Numbaは、Pythonの処理速度を向上させるためのライブラリの1つですが、他にも多くの高速化手法が存在します。以下に、Numbaと他の高速化手法（Dask、Cython、PyPy）の比較を示します。

	メリット	デメリット
Numba	– Pythonのコードを直接高速化できる – JITコンパイルにより高速な機械語に変換できる	– データ型の制限がある – コンパイルに時間がかかる
Dask	– ビッグデータの分散処理が可能 – Pandasと同じようなAPIを提供している	– インストールが複雑 – オーバーヘッドが大きい
Cython	– C言語との互換性が高いため、高速化がしやすい – Pythonとの統合が容易	– コードが複雑になる – 型宣言が必要
PyPy	– Pythonの処理速度を大幅に向上させる – JITコンパイラを利用して高速化する	– 標準ライブラリの一部に対応していない – プラットフォームによっては、動作しない

まとめ

Numbaは、Pythonの処理速度を向上させるための強力なツールです。特に、Pandasのapplyやgroupbyなどの機能を高速化する場合には、Numbaを使うことで劇的な処理速度の向上が期待できます。Numpy配列を使って処理を行うことで、高速な機械語に変換することができるため、大量のデータを処理する場合にも効果的です。しかし、データ型の制限があるため、注意が必要です。また、他の高速化手法と比較しても、それぞれメリットとデメリットがあるため、適切な選択が必要です。