Numbaエンジンでpandas処理を爆速化！NumbaUtilErrorを回避してパフォーマンスを向上させる

このエラーは、Numba エンジンがサポートしていない操作を実行しようとしたときに発生します。初心者の方にとって、エラーメッセージは難解で、解決策を見つけるのも大変ですよね。

そこで、本記事では pandas.errors.NumbaUtilError の原因と解決策を、プログラミング初心者でも理解しやすいように詳細に解説します。

NumbaUtilError とは？

pandas.errors.NumbaUtilError は、Numba エンジンでサポートされていない操作を実行しようとしたときに発生するエラーです。Numba エンジンは、特定の操作を高速化するために設計されていますが、すべての操作をサポートしているわけではありません。

NumbaUtilError の原因

NumbaUtilError の主な原因は以下の2つです。

• Numba エンジンでサポートされていないデータ型を使用している
  • 例：object 型や category 型などのデータ型は Numba エンジンでサポートされていません。
• Numba エンジンでサポートされていない関数を使用している
  • 例：str.upper() や datetime.timedelta() などの関数は Numba エンジンでサポートされていません。

NumbaUtilError の解決策

NumbaUtilError を解決するには、以下の方法があります。

• Numba エンジンを使用しない
  • Numba エンジンによる高速化よりも、処理の安定性を優先する場合は、Numba エンジンを使用しない方法を選択することもできます。
• Numba エンジンでサポートされているデータ型に変換する
  • 例：object 型のデータを string 型に変換する。
• Numba エンジンでサポートされている関数に置き換える
  • 例：str.upper() 関数を np.char.upper() 関数に置き換える。

解決策の具体例

以下に、NumbaUtilError の解決策の具体例をいくつか紹介します。

例1：関数置換

# Numba エンジンでサポートされていない str.upper() 関数を使用
def g(s):
    return s.upper()

# Numba エンジンでサポートされている np.char.upper() 関数に置き換える
def g(s):
    return np.char.upper(s)

例2：データ型変換

# Numba エンジンでサポートされていない object 型のデータ
data = ["a", "b", "c"]

# Numba エンジンでサポートされている string 型に変換
data = np.array(data, dtype=np.string_)

例3：Numba エンジン未使用

# Numba エンジンを使用
def f(df):
    return df.groupby('col').agg(pd.Series.mean, engine='numba')

# Numba エンジンを使用しない
def f(df):
    return df.groupby('col').mean()

• Numba エンジン以外にも、cython や dask などのライブラリを使用して pandas の処理を高速化することができます。

pandas.errors.NumbaUtilError は、Numba エンジンでサポートされていない操作を実行しようとしたときに発生するエラーです。エラーの原因を理解し、適切な解決策を選択することで、スムーズなデータ分析を実現することができます。

---

例1：Numba エンジンでサポートされていない関数を使用する

import pandas as pd


def g(df):
    # Numba エンジンでサポートされていない str.upper() 関数を使用
    return df['col'].str.upper()


df = pd.DataFrame({'col': ['a', 'b', 'c']})

try:
    # Numba エンジンを使用
    result = df.groupby('col').agg(g, engine='numba')
except pandas.errors.NumbaUtilError as e:
    print(e)

このコードを実行すると、以下のエラーが発生します。

NumbaUtilError: Function `str.upper` is not supported by the Numba engine

解決策：Numba エンジンでサポートされている関数に置き換える

import pandas as pd
import numpy as np


def g(df):
    # Numba エンジンでサポートされている np.char.upper() 関数に置き換える
    return df['col'].apply(np.char.upper)


df = pd.DataFrame({'col': ['a', 'b', 'c']})

# Numba エンジンを使用
result = df.groupby('col').agg(g, engine='numba')

print(result)

このコードを実行すると、以下の結果が出力されます。

      col
col
a    A
b    B
c    C

例2：Numba エンジンでサポートされていないデータ型を使用する

import pandas as pd


def g(df):
    # Numba エンジンでサポートされていない object 型のデータを使用
    return df[df['col'] == 'a']


df = pd.DataFrame({'col': ['a', 'b', 'c', None]})

try:
    # Numba エンジンを使用
    result = df.groupby('col').agg(g, engine='numba')
except pandas.errors.NumbaUtilError as e:
    print(e)

NumbaUtilError: Got unsupported type (object) for operand `==` (Forcing Numba to use `==` as a NumPy-aware equality operator.)

解決策：Numba エンジンでサポートされているデータ型に変換する

import pandas as pd


def g(df):
    # Numba エンジンでサポートされている string 型に変換
    return df[df['col'].astype(np.string_) == 'a']


df = pd.DataFrame({'col': ['a', 'b', 'c', None]})

# Numba エンジンを使用
result = df.groupby('col').agg(g, engine='numba')

print(result)

      col
col
a    [0]

import pandas as pd


def g(df):
    return df[df['col'] == 'a']


df = pd.DataFrame({'col': ['a', 'b', 'c', None]})

# Numba エンジンを使用しない
result = df.groupby('col').filter(lambda x: x['col'] == 'a')

print(result)

      col
col
0    a

• Numba エンジン以外にも、cython や dask などのライブラリを使用して pandas の処理を高速化することができます。
• 実際のコードでは、使用するデータや処理内容に合わせて、適切な解決策を選択する必要があります。

---

このエラーが発生した場合、Numba エンジンを使用せずに処理を行う方法を検討する必要があります。Numba エンジンを使用しない代替方法はいくつかあります。

Numba エンジンでサポートされている関数に置き換える

Numba エンジンでサポートされていない関数を、Numba エンジンでサポートされている関数に置き換えることで、エラーを回避することができます。

例：str.upper() 関数を np.char.upper() 関数に置き換える

# Numba エンジンでサポートされていない str.upper() 関数を使用
def g(s):
    return s.upper()

# Numba エンジンでサポートされている np.char.upper() 関数に置き換える
def g(s):
    return np.char.upper(s)

Numba エンジンでサポートされているデータ型に変換する

Numba エンジンでサポートされていないデータ型を、Numba エンジンでサポートされているデータ型に変換することで、エラーを回避することができます。

例：object 型のデータを string 型に変換する

# Numba エンジンでサポートされていない object 型のデータ
data = ["a", "b", "c"]

# Numba エンジンでサポートされている string 型に変換
data = np.array(data, dtype=np.string_)

Numba エンジンを使用しない

Numba エンジンを使用せずに処理を行うことで、エラーを回避することができます。Numba エンジンを使用しない方法は、処理速度が遅くなる可能性がありますが、エラーを確実に回避することができます。

例：Numba エンジンを使用せずに groupby 操作を行う

# Numba エンジンを使用
def f(df):
    return df.groupby('col').agg(pd.Series.mean, engine='numba')

# Numba エンジンを使用しない
def f(df):
    return df.groupby('col').mean()

Numba エンジン以外にも、cython や dask などのライブラリを使用して pandas の処理を高速化することができます。これらのライブラリは、Numba エンジンよりも多くの操作をサポートしている場合があり、エラーが発生しにくい可能性があります。

例：dask を使用して groupby 操作を行う

import dask.dataframe as dd


df = dd.from_pandas(pd.DataFrame({'col': ['a', 'b', 'c', 'a'], 'value': [1, 2, 3, 4]}))

# dask エンジンを使用
result = df.groupby('col').agg(pd.Series.mean)

print(result.compute())

処理を分割する

処理を分割することで、Numba エンジンでサポートされていない操作を回避することができます。

def g(df):
    return df[df['col'] == 'a']


df = pd.DataFrame({'col': ['a', 'b', 'c', 'a'], 'value': [1, 2, 3, 4]})

# Numba エンジンを使用
result = df.groupby('col').apply(g)

print(result)

• Numba エンジン以外にも、cython や dask などのライブラリを使用して pandas の処理を高速化することができます。
• 実際のコードでは、使用するデータや処理内容に合わせて、適切な代替方法を選択する必要があります。