Modin 比 Pandas 花费更多的时间来阅读 CSV

编程问答 2022-05-29

问题描述

我正在使用 modin.pandas 为大型数据集缩放 pandas。但是，当使用 pd.read_csv 在 jupyter notebook 中加载 5 MB csv 数据集以比较 modin.pandas 和 pandas 的性能时，它给出了意外的执行持续时间。

modin.pandas 花费的时间比 pandas 多。为什么？

代码-

import modin.pandas as mpd
df = mpd.read_csv(r"C:\Downloads\annual-enterprise-survey-2019-financial-year-provisional-csv.csv")

import pandas as pd
df = pd.read_csv(r"C:\Downloads\annual-enterprise-survey-2019-financial-year-provisional-csv.csv")

Here 是 CSV 文件的链接。我使用的是 modin 版本 0.8.3 和 Pandas 版本 1.1.5。

输出截图-

Jupyter notebook output

系统信息-

System information

编辑：我尝试使用 500 MB CSV 文件，结果略有改善。 modin 和 pandas 的执行时间现在几乎相同。这正常吗？

解决方法

似乎 Modin 在第一次运行时进行了一些初始化，这可以解释为什么您的 Modin 时间比 5MB CSV 文件的 Pandas 时间慢。

我调查了在 Pandas 和 Modin 的四核系统上加载各种大小的 CSV 文件需要多长时间。以下是 5MB 到 100MB 的 CSV 文件的结果图表：

any

对于最大 2GB 的文件：

Graph of Pandas/Modin CSV file processing times for files from 5MB to 100MB

结果表明，在测试的系统上：

  • 除了 5MB（测试的最小文件）外，对于所有文件大小，Modin 读取 CSV 文件的速度都比 Pandas 快
  • 文件越大，性能差异越大
  • Modin 处理 5MB 文件的时间过长：0.23 秒，而 10MB 文件为 0.12 秒，15MB 文件为 0.16 秒

这是用于生成结果的代码。

from pathlib import Path
from timeit import timeit

import modin.pandas as mpd
import pandas as pd

def create_input_file(filename,content,repetitions):
    path = Path(filename)
    if not path.exists():
        with path.open("a",encoding="utf-8") as f:
            for _ in range(repetitions):
                f.write(content)

def create_input_files(min_size,max_size,increment):
    content = Path("survey.csv").read_text(encoding="utf-8")
    for size in range(min_size,max_size + 1,increment):
        create_input_file(
            filename="survey{}MB.csv".format(size),content=content,repetitions=size // 5,)

def time_csv_read(module,filename,description):
    print(
        "{}: {:.2f} seconds".format(
            description,timeit(lambda: getattr(module,"read_csv")(filename),number=1)
        )
    )

def time_csv_reads(min_size,increment):
    for size in range(min_size,increment):
        time_csv_read(pd,"survey{}MB.csv".format(size),"Pandas {}MB".format(size))
        time_csv_read(mpd,"Modin {}MB".format(size))

def main():
    min_size1 = 5
    max_size1 = 95
    increment1 = 5
    min_size2 = 100
    max_size2 = 2000
    increment2 = 100
    create_input_files(min_size1,max_size1,increment1)
    create_input_files(min_size2,max_size2,increment2)
    time_csv_reads(min_size1,increment1)
    time_csv_reads(min_size2,increment2)

if __name__ == "__main__":
    main()

这是原始输出（已删除警告消息）：

Pandas 5MB: 0.12 seconds
Modin 5MB: 0.23 seconds
Pandas 10MB: 0.13 seconds
Modin 10MB: 0.12 seconds
Pandas 15MB: 0.19 seconds
Modin 15MB: 0.16 seconds
Pandas 20MB: 0.24 seconds
Modin 20MB: 0.20 seconds
Pandas 25MB: 0.31 seconds
Modin 25MB: 0.25 seconds
Pandas 30MB: 0.37 seconds
Modin 30MB: 0.29 seconds
Pandas 35MB: 0.40 seconds
Modin 35MB: 0.34 seconds
Pandas 40MB: 0.45 seconds
Modin 40MB: 0.37 seconds
Pandas 45MB: 0.51 seconds
Modin 45MB: 0.42 seconds
Pandas 50MB: 0.55 seconds
Modin 50MB: 0.46 seconds
Pandas 55MB: 0.62 seconds
Modin 55MB: 0.50 seconds
Pandas 60MB: 0.67 seconds
Modin 60MB: 0.53 seconds
Pandas 65MB: 0.74 seconds
Modin 65MB: 0.57 seconds
Pandas 70MB: 0.76 seconds
Modin 70MB: 0.61 seconds
Pandas 75MB: 0.87 seconds
Modin 75MB: 0.65 seconds
Pandas 80MB: 0.90 seconds
Modin 80MB: 0.67 seconds
Pandas 85MB: 0.93 seconds
Modin 85MB: 0.73 seconds
Pandas 90MB: 0.97 seconds
Modin 90MB: 0.74 seconds
Pandas 95MB: 1.34 seconds
Modin 95MB: 0.80 seconds
Pandas 100MB: 1.11 seconds
Modin 100MB: 0.83 seconds
Pandas 200MB: 2.21 seconds
Modin 200MB: 1.62 seconds
Pandas 300MB: 3.28 seconds
Modin 300MB: 2.40 seconds
Pandas 400MB: 5.48 seconds
Modin 400MB: 3.25 seconds
Pandas 500MB: 8.61 seconds
Modin 500MB: 3.92 seconds
Pandas 600MB: 8.11 seconds
Modin 600MB: 4.64 seconds
Pandas 700MB: 9.48 seconds
Modin 700MB: 5.70 seconds
Pandas 800MB: 11.40 seconds
Modin 800MB: 6.35 seconds
Pandas 900MB: 12.63 seconds
Modin 900MB: 7.17 seconds
Pandas 1000MB: 13.59 seconds
Modin 1000MB: 7.91 seconds
Pandas 1100MB: 14.84 seconds
Modin 1100MB: 8.63 seconds
Pandas 1200MB: 17.27 seconds
Modin 1200MB: 9.42 seconds
Pandas 1300MB: 17.77 seconds
Modin 1300MB: 10.22 seconds
Pandas 1400MB: 19.38 seconds
Modin 1400MB: 11.15 seconds
Pandas 1500MB: 21.77 seconds
Modin 1500MB: 11.98 seconds
Pandas 1600MB: 26.79 seconds
Modin 1600MB: 12.55 seconds
Pandas 1700MB: 23.55 seconds
Modin 1700MB: 13.66 seconds
Pandas 1800MB: 26.41 seconds
Modin 1800MB: 13.89 seconds
Pandas 1900MB: 28.44 seconds
Modin 1900MB: 15.15 seconds
Pandas 2000MB: 30.58 seconds
Modin 2000MB: 15.71 seconds

Modin 处理 10MB 文件的速度比 5MB 文件快这一事实向我表明，Modin 在第一次运行时会进行一些初始化工作，因此我通过多次读取同一个 5MB 文件来测试这个理论。第一次用了 0.28 秒，随后的时间都用了 0.08 秒。如果您在同一个 Python 进程中多次运行 Modin，您应该会看到类似的性能差异。

这种初始化工作与我在对您的问题的评论中所说的开销类型不同。我正在考虑将工作分成块，将其发送到每个处理器，并在处理器完成每个块时将结果重新组合在一起的代码。这种开销会在每次 Modin 读取 CSV 文件时发生； Modin 第一次运行时所做的额外工作一定是别的东西。因此，一旦 Modin 完成初始化，即使文件小至 5MB，也值得使用它。对于比这更小的文件，我所说的那种开销可能会成为一个因素，但需要更多的调查才能知道文件需要多小才能产生影响。

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