Pandasのapplyが遅い？！パフォーマンス改善のポイントを解説｜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の中でも重要な位置を占めています。しかし、大量のデータに対してapply関数を使った処理を行うと、その処理時間が非常に遅くなってしまうことがあります。この記事では、Pandasのapply関数の動作原理と、その遅さが生じる理由について説明し、パフォーマンスを改善する方法を紹介します。

Pandasのapplyの遅さについての懸念と、パフォーマンス改善の重要性

Pandasのapply関数は、各行または各列に対して指定された関数を適用するために使用されます。しかし、大量のデータを処理する際にapply関数を使用すると、処理時間が非常に遅くなってしまうことがあります。

この遅さは、Pandasが内部的にPythonのforループを使用していることが原因です。Pythonのforループは、非常に遅いため、処理時間がかかってしまうことがあります。

したがって、apply関数の遅さに対する対策を行うことは、大規模なデータセットを扱う場合には非常に重要なことです。

applyの内部動作：Pandasのapply関数の動作原理と、遅さが生じる理由

apply関数は、各行または各列に指定された関数を適用します。しかし、Pandasのapply関数は、実際にはPythonのforループを使用して各行または各列を処理します。

Pythonのforループは、非常に遅いため、apply関数を使用すると処理時間が長くなってしまいます。

以下は、apply関数を使用する代表的なコード例です。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
def my_func(x):
    return x ** 2

result = df.apply(my_func)
print(result)

上記のコードでは、DataFrameの各列に対してmy_func関数を適用しています。

このようにapply関数を使用すると、以下のように結果が出力されます。

   A   B   C
0  1  16  49
1  4  25  64
2  9  36  81

このように、apply関数は各列に指定された関数を適用して結果を返します。

ベクトル化処理の活用：applyを使わずに高速化するためのベクトル化処理の紹介

apply関数を使用せずに、ベクトル化処理を活用することで、処理時間を短縮することができます。

ベクトル化処理とは、Pandasが提供する多次元配列演算のことであり、forループを使わずにデータを処理することができます。

以下は、apply関数を使用せずにベクトル化処理を行う代表的なコード例です。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

result = df ** 2
print(result)

上記のコードでは、DataFrameの各要素に対して、二乗の演算を行っています。

このように、Pandasの多次元配列演算を使用することで、apply関数を使用するよりも高速にデータ処理を行うことができます。

その他の高速化テクニック：効率的なデータ操作や並列処理など、さらなる高速化方法の解説

apply関数以外にも、データ処理の高速化に役立つテクニックがあります。

- 列を選択する際に、列名よりも列番号を使用する

PandasのDataFrameでは、列名を使用して列を選択することができます。しかし、列番号を使用する方が、より高速に処理を行うことができます。

# 列番号を使用して列を選択する場合
df.iloc[:, 0]

- データの型を最適化する

データセットが大きい場合、データの型を最適化することで、処理時間を短続けることができます。例えば、整数型のデータが必要な場合には、PandasのInt64型を使用することで、処理時間を短縮することができます。

df['A'] = df['A'].astype('Int64')

- 並列処理を行う

大量のデータを処理する場合には、並列処理を行うことで、処理時間を短縮することができます。

import multiprocessing as mp

def my_func(x):
return x ** 2

if __name__ == '__main__':
    pool = mp.Pool()
    result = pool.map(my_func, df['A'])
    pool.close()
    pool.join()

df['A_squared'] = result

上記のコードでは、multiprocessingモジュールを使用して、my_func関数を並列処理しています。