MRocklin 的答案是正确的,这个答案提供了更多详细信息,说明何时适合从 Dask DataFrame 转换为 Pandas DataFrame(以及如何预测它何时会导致问题)。 Dask DataFrame 中的每个分区都是一个 Pandas DataFrame。运行 df.compute() 会将Dask DataFrame 中的所有底层分区合并为一个 Pandas
Dask DataFrame 由多个 Pandas DataFrame 组成,每个 Pandas DataFrame 被称为一个分区。 ddf.npartitions 运行结果如图所示。 每个分区都有上界和下界。在这个例子中,ddf 是根据时间列进行切分的,每天的数据构成一个分区。内置变量 divisions 存放每个分区的分界线: ddf.divisions 运行结果如图所示。 1.3 索引 本例中,...
将Dask转换为Pandas数据帧可以通过以下方式实现: 导入Dask和Pandas库: 代码语言:txt 复制 import dask.dataframe as dd import pandas as pd 使用Dask读取数据源并创建Dask数据帧: 代码语言:txt 复制 df_dask = dd.read_csv('data.csv') 这将创建一个延迟计算的Dask数据帧。在这个阶段,Dask只加载了数据的元数...
在上述步骤中,我们首先导入了Dask库的dataframe模块。然后,我们使用dd.read_csv()函数创建了一个Dask DataFrame对象,可以从CSV文件中读取数据。接下来,我们使用df.compute()方法执行计算操作,将Dask DataFrame转换为Pandas DataFrame。最后,我们使用result.to_dict()方法将Pandas DataFrame转换为字典列表,其中orient='recor...
过滤pandas DataFrame,仅包括number值大于 25 的行。 df[df.number >25] letter number2c303d40 pandas 会立即执行计算并返回结果。 让我们将 pandas DataFrame 转换为具有两个分区的 Dask DataFrame: importdask.dataframeasdd ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=2) ...
#将pandas的DataFrame数据转为dask的dataframedf = dd.from_pandas(df, npartitions=20)# 写法1df = df.map_partitions(lambdax: x.groupby('user_id', group_keys=False).apply(process_user_hist).sort_index()).compute()# map_partitions切分的时候可能导致需要groupby的数据被切分到多个partition从而导致结...
3.1 使用 Dask DataFrame 替代 pandas 🐼 当数据集过大时,Dask DataFrame 能够自动分区并并行处理数据,非常方便。 import dask.dataframe as dd # 读取一个超大 CSV 文件 df = dd.read_csv('large_file.csv') # 进行操作,例如 groupby 和 sum
Dask 是一个并行计算库,它将复杂的分布式系统隐藏在与 Pandas 相似的接口之后,允许用户处理大规模数据。Dask 的主要特点包括: 与Pandas 的兼容性:Dask 的 DataFrame API 与 Pandas 非常相似,方便用户无缝切换。 按需计算:Dask 采用惰性求值的方式,仅在需要时才计算数据,避免不必要的计算开销。
import numpy as npimport pandas as pdimport dask.dataframe as ddfrom datetime import datetimefor year in np.arange(2000, 2021):dates = pd.date_range( start=datetime(year=year, month=1, day=1), end=datetime(year=year, month=12, day=31), freq=’S’ ) df = pd.DataFr...