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...
独家| 是时候和pd.read_csv(), pd.to_csv()说再见了 因此,在这篇文章中,我们将探索Dask和DataTable,这两个最受数据科学家欢迎的类 Pandas 库。...使用 Pandas、Dask 和 DataTable 将 DataFrame 保存到 CSV 的代码片段 实验装置: 1...我将下面描述的每个实验重复了五次,以减少随机性并从观察到的结果...
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]# 将处理后的数据保存到新的 CSV 文件filtered_df.to_csv('filter...
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。 ['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 =...
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 = 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) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.
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: ...
现在将 pandas DataFrame 转换为具有两个分区的 Dask DataFrame(ddf)。 importdask.dataframeasdd ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=2) Dask DataFrame 中的数据被分成两个分区,因为我们在创建 Dask DataFrame 时设置了npartitions=2。 Dask 故意将数据分成不同的分区,以便可以并行运行分区上的计算。Dask 的速度...
使用.compute()方法将 Dask DataFrame 转换成 Pandas DataFrame,然后再调用.to_csv。 总结 通过上述步骤,我们可以将 Pandas 代码轻松迁移到 Dask,从而实现对大规模数据集的有效处理。Dask 提供了强大的并行计算能力,同时也保持了与 Pandas 高度相似的 API,这使得迁移过程变得非常平滑。当然,在处理更复杂的数据分析任务...
data = data.replace(to_replace='nan',value='')else: data.replace(to_replace='nan',value='',inplace=True)# Dask DataFrame.to_csv# data.to_csv('a1.csv') 会创建目录# data.to_csv(['a1.csv']) 会创建文件# data.to_csv('a-*.csv') 会创建分区文件,创建多个文件ifdata_mode =='DA...