map_sync with pandas operation function does not finish.
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评估
- 难度
- 4/5
- 预计耗时
- 3-5 天
- 新手友好度
- 25/100
- Issue 类型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- jupyter, numpy, pandas, python
调研方向
从提供的 Windows 复现开始，使用 ipyparallel 的 map_sync、40 个 sub-dataframes 以及 pandas 的 groupby/apply 操作；当处理在大约 10 个目标 dataframe 后停止时，检查 client 和 worker 的输出。确定不完整 map_sync 的原因，并记录可复现的修复或已确认的限制后，该 issue 即完成。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
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.
- 主要语言
- Jupyter Notebook
- 星标
- 2.6k
- 派生
- 1k
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
贡献指南
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