FOR运算加速

ap18z2006

for num in num_list:
        df = df1[df1['num'] == num]
        df.loc[:,A_col] = MinMaxScaler.fit_transform(df[A_col])

df_list.append(df)
df = pd.concat(df_list)


加速这个循环运算，尝试了concurrent.futures和JOBLIB进行并行运算，不熟练导致效果一般，应该如何写或者还有什么其他更好的方法，万分感谢

FishC

在处理循环中的计算时，使用并行计算技术可以提高运算效率。下面是使用`concurrent.futures`库对给定的代码进行并行计算的示例：

import concurrent.futuresdef process_num(num):    df = df1[df1 == num]    df.loc = MinMaxScaler.fit_transform(df)    return dfdef main():    df_list = []    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:        futures = []        for num in num_list:            future = executor.submit(process_num, num)            futures.append(future)                for future in concurrent.futures.as_completed(futures):            df = future.result()            df_list.append(df)        df = pd.concat(df_list)    # 继续处理df    if __name__ == '__main__':    main()

在上面的代码中，`process_num`函数用于将单个数字与`df1`中的数值匹配，进行计算和转换操作。通过使用`concurrent.futures.ThreadPoolExecutor`创建线程池，可以异步执行`process_num`函数，加快计算速度。最后，使用`as_completed`函数等待所有任务完成，并将结果添加到`df_list`中。

此外，你还可以尝试使用`concurrent.futures.ProcessPoolExecutor`替代`ThreadPoolExecutor`，以实现多进程并行计算。不过需要注意的是，在Windows系统下，由于`concurrent.futures`使用`pickle`进行对象序列化，可能会导致一些兼容性问题。如果你遇到类似问题，请考虑使用`joblib`库进行并行计算。

以下是使用`joblib`库的示例代码：

from joblib import Parallel, delayeddef process_num(num):    df = df1[df1 == num]    df.loc = MinMaxScaler.fit_transform(df)    return dfdef main():    num_cores = # 指定使用的CPU核心数量    df_list = Parallel(n_jobs=num_cores)(delayed(process_num)(num) for num in num_list)    df = pd.concat(df_list)    # 继续处理dfif __name__ == '__main__':    main()

在`Parallel`函数中，`n_jobs`参数指定要使用的CPU核心数量。`delayed`装饰器用于将`process_num`函数应用于每个数字，从而实现并行计算。最后，使用`pd.concat`将所有结果连接在一起。

希望这些示例能对加速你的循环运算有所帮助。请根据你的需求选择适合的方法进行使用。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。