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 DataFrame。如果 Pandas DataFrame 的大...
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CPU上,Dask使用Pandas来并行执行DataFrame分区上的操作。...Dask-cuDF: Dask-cuDF在需要的情况下扩展Dask,以允许其DataFrame分区使用cuDF GPU DataFrame而不是Pandas DataFrame进行处理。...此外,cuDF还支持用于十进制、列表和“结构”值的特殊数据类型。缺失值:与Pandas不同,cuDF中的所有数据类型都是可为空的,意味...
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,...
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) ...
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
#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...
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...
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: 1. **与 Pandas 的兼容性**:Dask 的 DataFrame API 与 Pandas 非常相似,方便用户无缝切换。 2. **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...