Modin을 사용하여 Python에서 Pandas 속도 향상: 포괄적인 가이드
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- Rajiv Chandra
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데이터 사이언스 세계에서 대규모 데이터셋을 조작하고 분석하는 것은 중요한 기술입니다. Python에서 데이터 조작에 가장 인기 있는 라이브러리 중 하나는 Pandas입니다. 하지만 데이터의 양이 증가함에 따라 Pandas의 성능이 병목 현상을 일으킬 수 있습니다. 이 때 Modin이 등장합니다! 이 포괄적인 가이드에서는 Modin을 사용하여 Python에서 Pandas 속도를 향상시키는 방법, 이점, 단점 및 모범 사례에 대해 알아보겠습니다.
파이썬으로 빠르게 데이터 시각화를 만들고 싶으세요?
PyGWalker는 주피터 노트북 기반 환경에서 데이터 분석 및 시각화 작업의 워크플로우를 빠르게 할 수 있도록 도와주는 오픈 소스 파이썬 프로젝트입니다.
PyGWalker (opens in a new tab)는 Pandas Dataframe(또는 Polars Dataframe)을 시각적인 UI로 변환하여 변수를 드래그 앤 드롭하여 쉽게 그래프를 생성할 수 있습니다. 다음 코드를 사용하세요:
pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)이제 온라인 노트북에서 PyGWalker를 실행할 수 있습니다:
그리고 깃허브에서 ⭐️를 부탁드립니다!
Pandas란 무엇인가요?
Pandas는 Python을 위한 데이터 조작 및 분석 도구를 제공하는 오픈 소스 라이브러리입니다. Series 및 DataFrame과 같은 데이터 구조를 제공하며 구조화된 데이터를 처리하는 데 이상적입니다. Pandas는 사용 용이성, 유연성 및 강력한 데이터 조작 기능으로 알려져 있습니다.
Modin은 무엇이며 어떻게 작동하나요?
Modin은 분산 컴퓨팅 및 병렬화 기술을 활용하여 Pandas를 가속화하기 위해 설계된 라이브러리입니다. Dask 또는 Ray 프레임워크 위에 구축되어 있으며 Python에서 대규모 데이터에 대해 더 효율적이고 확장 가능한 솔루션을 제공하는 것이 목표입니다. Modin은 DataFrame을 작은 파티션으로 분할하고 각 파티션을 병렬로 처리하여 Pandas 작업의 실행을 가속화합니다.
Modin은 Python의 Pandas 속도 향상에 어떻게 도움이 되나요?
Modin은 병렬 컴퓨팅 및 분산 처리를 활용하여 Pandas 작업의 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. DataFrame을 분할하고 각 파티션을 동시에 처리함으로써 Modin은 더 큰 데이터셋을 처리하고 데이터 조작 작업의 성능을 개선할 수 있습니다. Modin을 사용하여 Python의 Pandas 속도를 향상시키는 몇 가지 이점은 다음과 같습니다.
- 성능 개선: Modin은 필터링, 정렬 및 집계와 같은 다양한 Pandas 작업에서 상당한 성능 향상을 제공할 수 있습니다.
- 사용 용이성: Modin은 Pandas와 거의 동일한 API를 제공하여 기존 코드를 쉽게 적용할 수 있습니다.
- 확장성: Modin은 다중 코어나 클러스터의 여러 노드에 걸쳐 계산을 분산시킬 수 있어 더 큰 데이터셋을 처리할 수 있습니다.
- 유연성: Modin은 Dask 및 Ray와 같은 다양한 백엔드를 지원하여 사용자가 특정한 사용 사례에 가장 적합한 프레임워크를 선택할 수 있습니다.
Modin의 단점
Modin은 Pandas를 가속화하는 여러 가지 이점을 제공하지만, 고려해야 할 몇 가지 잠재적인 단점이 있습니다:
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호환성: Modin은 모든 Pandas 작업을 지원하지 않으므로 기존 코드를 조정해야 할 수도 있습니다.
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오버헤드: 파티셔닝 및 병렬화 프로세스로 인해 Modin은 추가 오버헤드를 도입할 수 있으며, 작은 데이터 세트의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.
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종속성: Modin은 Dask 및 Ray와 같은 외부 프레임 워크에 의존하므로 프로젝트에 추가 복잡성과 종속성을 도입할 수 있습니다.
파이썬에서 Modin을 설치하는 방법
Modin을 설치하려면 다음 명령을 pip와 함께 사용할 수 있습니다:
pip install modin기본적으로 Modin은 Dask 백엔드를 사용합니다. Ray 백엔드를 사용하려면 다음 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다.
pip install modin[ray]설치하면 Pandas를 사용하는 것과 같이 Modin을 사용할 수 있습니다. import pandas as pd 문장을 import modin.pandas as pd 문장으로 바꾸기만 하면 됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
import modin.pandas as pd
data = pd.read_csv("large_dataset.csv")
filtered_data = data[data["column_name"] > 100]Modin vs. Pandas: 어느 쪽이 더 빠를까요?
대부분의 경우, Modin은 대용량 데이터 집합을 처리할 때 Pandas보다 더 빠릅니다. Modin의 병렬화 및 분산 컴퓨팅 기능을 통해 일반적인 작업에 필요한 시간을 줄일 수 있기 때문입니다. 그러나 작은 데이터 세트의 경우 Modin에 의해 도입된 오버헤드 때문에 성능 차이가 무시할 수 있거나 약간 나쁠 수 있습니다.
Pandas를 가속화하는 Modin 대체재는 무엇인가요?
Modin은 파이썬에서 Pandas를 가속화하는 우수한 옵션입니다. 그러나 다음과 같은 대체 라이브러리와 기술을 고려할 수 있습니다.
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Dask: Dask는 여러 코어나 노드에 걸쳐 Pandas 작업을 분산 처리하여 수행 속도를 높일 수 있는 병렬 컴퓨팅 라이브러리입니다. Dask는 Pandas와 유사한 익숙한 API를 제공하므로 병렬화에 대한 더 정교한 제어를 원하는 사용자에게 좋은 선택입니다.
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Vaex: Vaex는 대용량 데이터 집합을 처리하고 시각화하는 데 효율적인 라이브러리입니다. 느긋한 계산 방식을 사용하므로 연산은 즉시 실행되지 않고 결과가 필요할 때까지 지연되므로 메모리 사용량을 줄이고 성능을 향상시킵니다.
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Pandas 최적화: 벡터화 된 작업, 효율적인 데이터 유형 및 기타 성능 향상 기술을 사용하여 Pandas 코드를 최적화 할 수도 있습니다.
Python의 Pandas에서 대규모 데이터를 처리하는 방법은 무엇인가요?
Python의 Pandas로 대규모 데이터를 처리하는 것은 성능 제한 때문에 도전적일 수 있습니다. 그러나 대용량 데이터 집합을 효율적으로 처리하기 위해 다음과 같은 전략을 사용할 수 있습니다.
- 병렬 컴퓨팅 및 분산 처리를 활용하기 위해 Modin 또는 Dask와 같은 라이브러리를 사용합니다.
- 벡터화 된 작업 및 효율적인 데이터 유형을 활용하여 Pandas 코드를 최적화합니다.
- 데이터 세트를 작은 조각으로 분할하여 한 번에 하나씩 처리합니다.
- 데이터를 더 효율적으로 저장하고 로드하기 위해 Apache Arrow 또는 Parquet와 같은 데이터 스토리지 솔루션을 사용합니다.
- 보다 복잡하고 대규모 데이터 조작 작업에는 Apache Spark와 같은 다른 대규모 데이터 처리 프레임 워크를 고려합니다.
Pandas의 최상의 작업 방법은 무엇인가요?
Pandas를 Python으로 작업할 때 최적의 성능과 사용 편의성을 보장하기 위해 다음 최상의 작업 방법을 고려하십시오:
- 전체 열 또는 데이터 프레임에 대해 요소별 계산을 수행하기 위해 벡터 연산을 사용합니다.
- 적절한 데이터 유형을 선택하여 메모리 사용량을 최소화하고 성능을 향상시킵니다.
- 객체를 새로 만들지 않고 데이터프레임을 수정하기 위해 가능한 경우
inplace매개 변수를 사용합니다. - 성능 향상을 위해 사용자 정의 Python 함수 대신 내장 Pandas 함수를 선택합니다.
- 대량 데이터 집합을 처리할 때는 병렬 처리 및 분산 컴퓨팅을 통해 성능을 개선하는 Modin 또는 Dask와 같은 라이브러리를 사용하는 것이 좋습니다.
결론
이러한 최상의 작업 방법을 따르고 Modin의 기능을 활용하여 Pandas 데이터 프레임의 속도를 향상시키면 큰 데이터를 처리하고 데이터 처리 워크플로우를 최적화할 수 있습니다.
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