Pandasで高速化するライブラリを紹介![Python] ｜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のデータ分析ライブラリであり、データの加工や操作を容易に行うことができます。しかし、大規模なデータセットや複雑な処理を行う場合には、処理速度が低下する可能性があります。そこで、本記事ではPandasの高速化に役立つさまざまなライブラリを紹介します。

Numbaを利用した高速化：JITコンパイラの活用

Numbaは、Pythonの関数やループを即座に機械語にコンパイルするJIT（Just-In-Time）コンパイラです。これにより、Pythonの実行速度を劇的に向上させることができます。

import pandas as pd
import numba
@numba.jit
def calculate_mean(data):
    return data.mean()
df = pd.read_csv('data.csv')
result = calculate_mean(df)
print(result)

このように、デコレータ「@numba.jit」を使用して関数を修飾することで、関数の実行速度を向上させることができます。

Daskを利用した高速化：並列計算ライブラリDaskの利用

Daskは、Pandasと同じようなAPIを提供する並列計算ライブラリです。Daskを使用することで、大規模なデータセットを複数のタスクに分割し、並列処理することができます。

import dask.dataframe as dd
df = dd.read_csv('data.csv')
result = df.mean().compute()
print(result)

Daskを使用する場合は、Pandasと同様にデータフレームを操作することができますが、計算結果を取得する際には「compute()」メソッドを呼び出す必要があります。これにより、分散処理による高速な計算が可能となります。

Swifterの利用：apply関数の高速化

Swifterは、Pandasの「apply()」関数を高速化するためのライブラリです。通常のPandasの「apply()」関数は、要素ごとに関数を適用するため、処理が遅くなることがあります。しかし、Swifterを使用することで、適切な並列処理が行われ、高速な計算が可能となります。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('output.csv')

def calculate_mean(row):
return row.mean()

result = df.apply(calculate_mean, axis=1)
print(result)

Swifterを使用する場合は、通常の「apply()」関数を使用する前に、メソッドチェーンで「swifter.progress_bar(True)」を追加し、「execute()」メソッドを呼び出す必要があります。これにより、高速な計算が実行されます。