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
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...
在开始之前，请确保在笔记本所在的位置创建一个数据文件夹。下面是创建CSV文件的代码片段: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=...
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])# 数据分析result = df.groupby(['year','category']).sum().reset_index()# 输出结果result.to_csv('output.csv', index=False) 转换后的 Dask 版本: importdask.dataframeasdd# 读取 CSV 文件ddf = dd.read_csv('large_dataset.csv')# 数据清洗ddf = ...
首先,我们查看文件夹内的所有CSV数据集。我们可以使用以下代码来实现。 import dask.dataframe as ddimportglobfile_pattern= "data/*.csv"files = glob.glob(file_pattern) 输出将类似于下面的列表。如果你的数据文件夹中有许多CSV文件,它可能会更长。
如果安装成功,我们可以使用Dask读取和处理我们的CSV目录。 首先,让我们看看文件夹中的所有CSV数据集。我们可以使用以下代码来实现。 import dask.dataframe as dd import glob file_pattern = "data/*.csv" files = glob.glob(file_pattern) 输出将类似于下面的列表。如果您的数据文件夹中有许多CSV文件,则可能会...
df = pd.DataFrame() df[‘Date’] = dates for i in range(5): df[f’X{i}’] = np.random.randint(low=0, high=100, size=len(df)) df.to_csv(f’data/{year}.csv’, index=False) 你现在可以使用一个基本的Linux命令来列出数据目录: ...
month=1,day=1),end=datetime(year=year,month=12,day=31),freq=’S’)df=pd.DataFrame()df[‘Date’]=datesforiinrange(5):df[f’X{i}’]=np.random.randint(low=0,high=100,size=len(df))df.to_csv(f’data/{year}.csv’,index=False)...
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_...
2. 将 PANDAS DATAFRAME 存储到 CSV 所需的时间 目标是从给定的 Pandas DataFrame 生成 CSV 文件。 对于 Pandas,我们已经知道 df.to_csv() 方法。 但是,要从 Dask 和 DataTable 创建 CSV,我们首先需要将给定的 Pandas DataFrame 转换为它们各自的 DataFrame,然后将它们存储在 CSV 中。 因此,我们还将在此分析...