NVIDIA的RAPIDS cuDF是一个Python GPU DataFrame库，可用于加载、连接、聚合、过滤以及其他数据处理操作。cuDF基于libcudf这一非常高效的C++/CUDA dataframe库，以Apache Arrow的列式存储，并且提供了一个GPU加速的Pandas API，依赖于NVIDIA CUDA进行低级计算优化，从而可充分利用GPU并行性和高带宽内存速度。如下图所示。

同时，cuDF包含一个“零代码修改”的Pandas加速器(cudf.pandas)，可在GPU上执行Pandas代码，支持类似于Pandas的API，并且可以在需要时自动切换到CPU上的pandas执行其它操作。

总而言之，cuDF比较好的一个使用场景就是「代替并行」，在Pandas处理比较慢的时候，切换到cuDF，就不用写繁琐的并行了。

如下所示是一段使用cuDF加速Pandas API进行数据处理操作的示例代码。

%load_ext cudf.pandas  # 启用Pandas API的GPU加速功能

import pandas as pd

"""
在GPU上对列进行数学运算、分组计算以及滚动求和操作，利用GPU加速
"""
df = pd.read_csv("/path/to/file")
df["col_a"] = df["col_b"] * 100
df.groupby("col_a").mean()
df.rolling(window=3).sum()
"""
这是一个cuDF不支持的操作，会自动切换到CPU执行
"""
df.apply(set, axis=1)

接下来，以Python 3.10和Nvidia T4 GPU运行整个代码为例说明cuDF的使用。

环境准备

• Cuda 11.2+
• Nvidia驱动程序 450.80.02+
• Pascal架构或更高版本（算力 >=6.0）

验证设置

首先，需要验证是否正在使用NVIDIA GPU。

!nvidia-smi

安装cuDF库

!pip install cudf-cu11 --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com

导入库

import cudf
cudf.__version__

下载数据集

!wget https://data.rapids.ai/datasets/nyc_parking/nyc_parking_violations_2022.parquet

使用标准的Pandas库进行数据分析

import pandas as pd

# 读取指定的5列数据
df = pd.read_parquet(
"nyc_parking_violations_2022.parquet",
columns=["Registration State", "Violation Description", "Vehicle Body Type", "Issue Date", "Summons Number"]
)

# 查看随机抽样的10行数据，并将结果显示出来
df.sample(10) 

在代码块中添加执行时间计算。

%%time   #用于计算下面的代码块的执行时间

# 读取指定的5列数据
df = pd.read_parquet(
    "nyc_parking_violations_2022.parquet",
    columns=["Registration State", "Violation Description", "Vehicle Body Type", "Issue Date", "Summons Number"]
)

"""
对"Registration State"和"Violation Description"这两列进行计数，
并按照"Registration State"分组，
选择每个分组中出现次数最多的"Violation Description"，
最后，对结果进行排序并重置索引
"""

(df[["Registration State", "Violation Description"]]
 .value_counts()
 .groupby("Registration State")
 .head(1)
 .sort_index()
 .reset_index()
)

%%time             #计算下面的代码块的执行时间

"""
按照"Vehicle Body Type"进行分组，
并使用agg方法对"Summons Number"进行计数，
然后将计数结果重命名为"Count"，
最后，按照计数结果降序排序。
"""
(df
 .groupby(["Vehicle Body Type"])
 .agg({"Summons Number": "count"})
 .rename(columns={"Summons Number": "Count"})
 .sort_values(["Count"], ascending=False)
)

使用cudf.pandas库进行数据分析

接下来，使用cudf.pandas扩展重新运行之前的Pandas代码。通常情况下，在Notebook中加载cudf.pandas扩展应该在导入模块之前进行。因此，为了模拟类似的操作，建议重新启动内核。

get_ipython().kernel.do_shutdown(restart=True)

%load_ext cudf.pandas

%%time

import pandas as pd

df = pd.read_parquet(
    "nyc_parking_violations_2022.parquet",
    columns=["Registration State", "Violation Description", "Vehicle Body Type", "Issue Date", "Summons Number"]
)

(df[["Registration State", "Violation Description"]]
 .value_counts()
 .groupby("Registration State")
 .head(1)
 .sort_index()
 .reset_index()
)

由代码块的执行时间可以看出，同样的操作，cudf.pandas的计算速度明显加快！

%%time

(df
 .groupby(["Vehicle Body Type"])
 .agg({"Summons Number": "count"})
 .rename(columns={"Summons Number": "Count"})
 .sort_values(["Count"], ascending=False)
)

性能分析

性能分析是一种用于评估程序执行效率的方法，通过分析代码的执行时间、资源利用情况和性能瓶颈等方面，帮助开发人员理解和优化程序的性能表现。cudf.pandas也提供了性能分析工具，可以帮助我们确定哪些部分的代码在GPU上执行，哪些部分在CPU上执行，从而更好地利用GPU加速计算的优势。

「注意」：如果在Google Colab上运行，第一次运行性能分析工具可能需要10s以上，这是因为Colab的Debugger需要和用于性能分析的内置Python函数sys.settrace进行交互，再次运行单元格即可解决这个问题。

如下代码使用%%cudf.pandas.profile命令，将代码提交给cudf.pandas的性能分析工具，以便分析代码在GPU上的执行情况，并识别性能瓶颈和优化空间。

%%cudf.pandas.profile

#创建DataFrame small_df
small_df = pd.DataFrame({'a': [0, 1, 2], 'b': ["x", "y", "z"]})
#重复拼接
small_df = pd.concat([small_df, small_df])

axis = 0
#对small_df进行最小值计算，并在循环中改变计算的轴向
for i in range(0, 2):
    small_df.min(axis=axis)
    axis = 1
#对small_df按照"a"列进行分组，并统计"b"列的计数
counts = small_df.groupby("a").b.count()