@文心快码dask.dataframe 读sql 文心快码 可以使用 dask.dataframe 的read_sql_table 或read_sql_query 方法从SQL数据库中读取数据。 使用read_sql_table 方法: 这个方法用于从SQL数据库中读取一个表的数据。 python import dask.dataframe as dd from sqlalchemy import create_engine # 创建数据库连接 engine =...
read_sql_table 是Dask 库中的一个函数,用于从 SQL 数据库中读取表格数据并将其转换为 Dask DataFrame。如果你在使用 read_sql_table 时没有得到任何数据,可能是由以下几个原因造成的: 基础概念 Dask 是一个并行计算库,它扩展了 Pandas 的功能,允许你在更大的数据集上执行操作。read_sql_table 函数是 Dask ...
index='filename', columns='code', values='frequency') 我在使用pivot时遇到了问题,因为数据集太大,在pivot之后大约有50,000列 人们建议使用dask库 所以我将这段代码构建为 importdask.dataframe as dd df_features = dd.read_sql_table(table=&
# df1:dd.DataFrame = dd.read_sql_table("room1",uri=url,index_col="id") # df2:dd.DataFrame = dd.read_sql_table("room2",uri=url,index_col="id",npartitions=4) df1=dd.read_csv('./data/room1.csv',sep=',',header=0,encoding='utf-8',dtype='object') print(type(df1)) print(d...
⁵ Dask-SQL 使用流行的 Apache Calcite 项目,该项目支持许多其他 SQL 引擎。BlazingSQL 扩展了 Dask DataFrames 以支持 GPU 操作。cuDF DataFrames 具有略有不同的表示形式。Apache Arrow 使得将 Dask DataFrame 转换为 cuDF 及其相反变得简单直接。 Dask 允许这些不同的 SQL 引擎在内存和计算方面进行扩展,处理比...
Polars 是一个基于Rust语言开发的高性能DataFrame库,提供了类似 pandas 的 API,可以很方便地进行数据分析,专为处理大型数据集而设计。比起相对传统的Pandas,它能够更好地处理内存限制和速度问题。但Polars的劣势在于,与pandas有不同的API,开发者需要花费一些时间去学习,同时Polars 很难处理超大数据集(100GB以上)的工作...
import pandas as pdimport pyarrow as papd_df = pd.DataFrame({"Location": ["USA", "Canada", "USA"], "Value": [10, 20, 30]})arrow_table = pa.Table.from_pandas(pd_df)back_to_pd = arrow_table.to_pandas 同样,PyArrow 也能够高效读取和处理 CSV: ...
What happened: I perform a pipeline of transformations on a Dask dataframe originating from dd.read_sql_table() from a view in an oracle DB. In one stage that follows many successful stages, I try to apply a simple class method to a colu...
fromsqlite3importconnectfromsqlalchemyimportsqlimportdask.dataframeasdd#sqlite connectiondb_conn="sqlite://fake_school.sql"db=connect(db_conn)col_student_num=sql.column("student_number")col_grade=sql.column("grade")tbl_transcript=sql.table("transcripts")select_statement=sql.select([col_student_num...
read_table, repartition, to_bag, to_csv, to_datetime, to_hdf, to_json, to_numeric, to_orc, to_parquet, to_records, to_sql, to_timedelta, ) _dask_expr_enabled() import dask.dataframe._dtypes import dask.dataframe._pyarrow_compat from dask.base import compute from dask.dataframe import...