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map_sync with pandas operation function does not finish.

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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
25/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
jupyter, numpy, pandas, python

Línea de trabajo

Comienza con la reproducción proporcionada en Windows usando map_sync de ipyparallel, 40 sub-dataframes y la operación groupby/apply de pandas; inspecciona la salida del cliente y del worker cuando el procesamiento se detenga después de aproximadamente 10 dataframes objetivo. El issue estará terminado cuando se identifique la causa del map_sync incompleto y se documente una corrección reproducible o una limitación confirmada.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Map_sync with pandas operation function does not finish.

I have very long dataframe. So I split the dataframe into 40 sub-dataframes, and apply pandas operation to 40 sub-dataframes parallelly by using map_sync. The pandas operation is just about groupby and apply.

My code is like this:
PEN = 40
dfs = np.array_split(target_df, PEN)
c = ipp.Cluster(n=PEN)
with c as rc:
e_all = rc[:]
results = e_all.map_sync(FUCTION, dfs)
results

I have 30 target_dfs. For the first 10 target dfs map_sync worked fine. But after that map_sync didn't complete.
I have found that without parallelism, the pandas job applied to target_df completes in under 2 hours.
I use window os and Ipyparallel version is the lastest.

Lenguaje dominante
Jupyter Notebook
Estrellas
2.6k
Forks
1k
Métricas de merge de PR
Sin PR fusionados en 30 d

Guía de contribución

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Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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