Pandas 코드 최적화를 통한 학습 내용

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

데이터 분석

대상자

데이터 과학자, 데이터 엔지니어, Python 및 Pandas를 사용하는 개발자

난이도: 중급~고급 (Pandas 최적화 기법 및 성능 개선 전략 설명)

핵심 요약

• 속도 최적화는 속도와 메모리 두 가지 유형으로 분류되며, 병목 현상(bottleneck) 분석이 핵심
• read_csv()는 pyarrow 엔진을 사용하거나 Parquet 형식으로 데이터를 저장하여 10배 빠르게 처리 가능
• 반복적 연산(예: df.apply, series.map)은 벡터화 연산(예: np.where)으로 대체하여 성능 향상
• 병렬 처리(multiprocessing)는 GIL(글로벌 인터프리터 잠금)를 우회하여 CPU 코어 병렬 처리 가능

섹션별 세부 요약

1. 속도 최적화 전략

• 병목 현상 식별: 파이프라인의 각 단계 시간 측정 후, 최대 시간 소모 단계(예: 파일 읽기, 네트워크 연산) 우선순위로 최적화
• read_csv() 최적화:

- pyarrow 엔진 사용: read_csv(..., engine='pyarrow')

- dtype_backend='pyarrow'로 NumPy 대신 PyArrow 타입 사용

- Parquet 형식 사용: 파일 크기 및 처리 속도 10배 개선

• 반복적 연산 대체:

- df.apply() 및 series.map()은 벡터화 연산(예: np.where, pd.Series.where)으로 대체

• 비동기 처리: 네트워크 연산 시 async/threading 사용으로 CPU 대기 시간 최소화

2. 메모리 최적화 전략

• 객체 생명 주기 관리: 불필요한 복사본(copy()) 제거 및 Lazy Copy 메커니즘 활용
• 메모리 프로파일링: memory_profiler 등 도구로 메모리 사용량 분석
• 대체 라이브러리 사용: Polars 같은 고성능 라이브러리 도입 검토

3. 실무 적용 팁

• 병목 현상 우선순위: 전체 파이프라인 중 최대 시간 소모 단계에 집중 (예: 100초 소요 단계 50% 절감 → 전체 시간 50% 절감)
• 병렬 처리 전략:

- multiprocessing 라이브러리 사용

- CPU 코어 병렬 처리로 데이터 배치 처리

결론

• 속도 최적화는 병목 현상 분석과 벡터화 연산/병렬 처리 적용이 핵심이며, 메모리 최적화는 복사본 제거와 Polars 등 대체 라이브러리 활용이 중요
• pyarrow, Parquet, multiprocessing 사용을 통해 Pandas 파이프라인 성능 10배 이상 개선 가능