cuDF，能取代 Pandas 吗？

哎我跟你说…刚刚在公司楼下那小卖部买水的时候，手机响了一下，小李给我发消息说“东哥你觉得 cuDF 能不能替代 pandas 啊？”我当时嘴里还叼着吸管呢，差点呛着，就是…怎么说呢，这问题最近大家问得挺多的，我就顺嘴跟他说了两句，结果他非让我仔细讲讲，我这不回来随手敲给你们看下，反正…你们听个意思。

我那会儿边走边想啊，就昨天晚上十一点多我还在处理一个大 CSV 文件，两千万行那种的，pandas 那速度我真的…困得眼睛都睁不开了。然后我就换了下 cuDF，那速度一下就窜上去了，我当时“卧槽”，差点以为自己电脑突然换了型号。

不过你们别想着 cuDF 是啥魔法，它就是跑在 GPU 上的 pandas 替身，接口也长得差不多，像昨天我随手跑了个东西，大概是这样：

看着是不是跟 pandas 一个德行？反正我脑子困迷糊的时候，经常写着写着就忘记自己跑在 GPU 上了。

就是…怎么说呢，cuDF 的速度确实很猛，特别是那种宽表、大表、超大表，你们懂的，就是那种 SQL 跑起来都得喘气的那种任务，GPU 一顶就上来了。你像我上次在办公室加班，小王那破两百万行的 groupby，用 pandas 怎么优化都卡着不动，我说你别折腾了，来我电脑上跑 cuDF，结果三秒不到出结果，他当时眼珠子差点掉下来。

不过替不替代 pandas 啊…这个真不能一句话说死。像今早我泡面的时候，电脑那边自动跑了个任务，cuDF 又给我报个啥“内存不够”——GPU 内存那玩意儿就十几个 G，你数据一大点它就炸；而且一些 pandas 那些特别古怪的功能，比如某些多级索引操作、某些花里胡哨的 datetime 解析、string 乱七八糟的边角特性，cuDF 不一定全都有。

哦对了，还有很多人忽略一点，就是 cuDF 不是每台机器都有 GPU，昨天我们运维老王服务器那边一个都没配，他只能干看着。你业务线上要用 cuDF，一旦没 GPU，那性能直接掉回凡人版本。

不过我觉得最爽的是——有些 pandas 程序完全不用改，换个 import 就飞起来了。像我前几天写的那个清洗脚本，原来是：

我随手改成：

结果就跑满 GPU，把我吓一跳，我当时还以为哪里写错了。

但你说让它“取代” pandas？我昨天还跟小李说呢：“兄弟，你家厨房能不能只剩电磁炉？那煤气灶总得留着吧？”就是这感觉。

反正 cuDF 特别适合以下场景——呃我等下喝口水…好继续说：

• 数据量特别大，大到 pandas 喘不上气
• 操作逻辑比较规整，比如 groupby、merge、filter 那些
• GPU 资源足够，不然你看着也没意义

你一旦扯到 CPU 上的生态、各种奇怪的库、数据量中小型、部署环境复杂等等，pandas 还是老大哥。你们知道吧，就是那种用了十几年，你让他退休也不现实。

不过我昨天跟小王说了一句挺实在的：能替代的场景，早晚会替代；不能替代的场景，也别硬套。像我们做工程的，怎么方便怎么来，跑得快才是真的快。

哎我手机又响了…等下我接个电话…… …… 好了继续，不过我也差不多说完了。总之你们要是 GPU 有、数据大、代码还比较规整，那 cuDF 用起来特别爽，不然…算了不说了你们自己试试就知道了，我还得去找小李喝咖啡呢。

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