importdask.dataframeasdd# 读取 CSV 文件df = dd.read_csv('large_dataset.csv')# 查看前几行print(df.head())# 计算每列的平均值mean = df.mean().compute()print(mean)# 对数据进行过滤filtered_df = df[df['column_name'] >100]# 将处理后的
现在,我正在使用Dask读取大型csv文件,并对其进行一些后处理(例如,进行一些数学运算,然后通过一些ML模型进行预测并将结果写入数据库)。避免加载内存中的所有数据,我想按当前大小的块读取:读取第一个块,预测,写入,读取第二个块等。 我尝试了下一个解决方案,使用和:skiprowsnrows import dask.dataframe as dd read_path...
importdask.dataframeasddimportnetworkxasnximportdask.distributedasdd_dist# 初始化 Dask 分布式客户端client = dd_dist.Client()# 读取 CSV 文件,假设 CSV 格式为 source,target,weightdf = dd.read_csv('path/to/large_graph.csv')# 将 DataFrame 转换为 NetworkX 图defto_networkx_graph(df): G = nx.fr...
如果你的数据文件夹中有许多CSV文件,它可能会更长。 ['data/features_3_sec.csv', 'data/features_30_sec.csv'] 使用上述列表,我们将使用Dask CSV读取器读取所有CSV文件。 ddf = dd.read_csv(file_pattern, assume_missing=True) 在上述代码中,Dask不会立即将CSV数据加载到内存中。相反,它创建了一个惰性D...
importdask.dataframeasdd# mainimportnumpyasnp# 辅助 2.读取csv文件 ddf = dd.read_csv(dec_CSV_DIR, blocksize=25e6, names=['num','crc32num'], dtype= {'num': numpy.unsignedinteger,'crc32num': numpy.int64}) blocksize:每次读取的大小 ...
import dask.dataframe as dd # 创建Dask Dataframe df = dd.read_csv('data.csv') # 执行计算操作 df = df.compute() # 将数据写入CSV文件 df.to_csv('output.csv', index=False) 在这个示例中,我们首先使用dd.read_csv()方法创建了一个Dask Dataframe对象。然后,使用.compute()方法执行计算操作,将数...
When I try import dask.dataframe as dd ddf = dd.read_csv('random_people.csv') It reports to me: ` AttributeError Traceback (most recent call last) d:\Python\Python38\lib\site-packages\dask\backends.py in wrapper(*args, **kwargs) 134 try:...
用Dask搞定Dask的DataFrame让我觉得像在用Pandas，代码简单得不行：import dask.dataframe as dd# 读取大CSV文件，自动分块df = dd.read_csv('large_data.csv')# 筛选年龄大于30的用户filtered_df = df[df['age'] > 30]# 计算平均年龄，compute()触发执行average_age = filtered_df['age'].mean()....
我们用一个dataframe作为例子: import dask from dask.base import get_scheduler import dask.dataframe as dd df = dd.read_csv("FY2016-STC-Category-Table.csv") print(get_scheduler(collections=[df]).__module__) get_scheduler函数会返回一个函数来执行任务图。在我们的情况中,输出如下: 'dask....
Dask DataFrame类似于Pandas DataFrame,但它是为了分布式计算设计的。你可以像使用Pandas一样加载数据,但Dask会智能地处理大数据集。 import dask.dataframe as dd df = dd.read_csv('large_dataset.csv') # 假设这是一个非常大的CSV文件 4. 数据处理 Dask DataFrame提供了与Pandas相似的数据处理API,但所有的操作...