在Dask中使用尚未实现的Pandas函数
，可以采取以下几种方法来处理：
- 自定义函数：首先，可以根据需要自定义函数来替代尚未实现的Pandas函数。可以使用Dask提供的API和功能来进行数据处理和计算。例如，使用Dask的map函数对Dask DataFrame或Dask Array进行操作，使用Dask的groupby和aggregate函数进行分组聚合操作等。
- 利用Dask的delayed函数：如果需要使用的Pandas函数在Dask中尚未实现，可以使用Dask的delayed函数将Pandas函数包装成延迟执行的函数。通过这种方式，可以使用原生的Pandas函数来处理数据，而不用担心数据集的大小超过内存限制。但是需要注意的是，由于延迟执行的特性，可能会影响计算的性能和效率。
- 调用其他库或工具：如果Dask中没有实现所需的Pandas函数，也可以考虑使用其他库或工具来处理数据。例如，可以使用Numpy、Scipy、Scikit-learn等库来进行数值计算和数据分析；使用PyTorch、TensorFlow等库来进行机器学习和深度学习任务；使用OpenCV、FFmpeg等库来处理音视频数据等。在使用其他库或工具时，可以通过Dask提供的接口和功能将数据转换为Dask数据结构，从而实现分布式计算和并行计算。
需要注意的是，由于题目要求不能提及特定的云计算品牌商，因此不能提供推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址。但可以在具体场景下根据需求选择适合的云计算服务提供商来部署和运行Dask集群。
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我正在使用dask读取大型csv数据文件，并试图对生成的数据文件执行groupby。然而，我继续收到
KeyError：‘列未找到: 0'
关于结果dask数据帧
我已经在Dask 1.2.2和2.1.0中复制了这个问题。我看不出Pandas在相同的数据上有什么问题。我在所有情况下都使用Python3.6
为了帮助说明这个问题，我已经能够简化代码并在一个简单得多的数据集中复制这个问题。
import pandas as pd
from dask import dataframe as dd
from dask import multiprocessing
from dask.distr
浏览 0提问于2019-07-28得票数 2
1回答
我相信在使用Dask数据帧时，我在Dask教程中看到了一个关于如何使用Dask框架中尚未实现的Pandas函数的建议，但我似乎看错了地方。例如，我想使用Pandas函数'ewm‘。 作为一种变通方法，我将Dask数据帧转换为Pandas数据帧，在Pandas数据帧上运行ewm，然后将它们转换回Dask，以便以后进行更多内存密集型操作。效率不是最高的。 有没有更好的策略呢？
浏览 10提问于2019-06-02得票数 1
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1回答
可以在拆分partition_id后在dask中获取pandas DFs吗？
例如：
import dask.dataframe as dd
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,2), columns=["A","B"])
df_parts = dd.from_pandas(df, npartitions=2)
part1 = df_parts.get_partition(0)
在这两个部分中，part1是first_partition。因此，是否有可能做以下这样的事情：
part1.
浏览 1提问于2021-04-12得票数 2
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1回答
我正在使用as_pandas实用程序从impala.util读取从hive获取的dataframe格式的数据。但是，使用熊猫，我想我将无法处理大量的数据，而且速度也会变慢。我一直在阅读dask，它为读取大数据文件提供了极好的功能。我如何使用它有效地从蜂巢中获取数据。
def as_dask(cursor):
"""Return a DataFrame out of an impyla cursor.
This will pull the entire result set into memory. For richer pandas-
like functional
浏览 2提问于2018-10-18得票数 2
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我只是想通过一个特定的列来订购dataframe。
代码1 --如果我称它为ddf，则显示为ddf。
my_ddf
输出1
npartitions=1
headers .....
代码2
my_ddf.sort_values('id', ascending=False)
输出2
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-374-35ce4bd06557> in <module>
----> 1 my_dd
浏览 5提问于2021-01-27得票数 2
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我尝试在Dask数据帧的多个分区上运行一个函数。该代码需要解压元组，并且可以很好地与Pandas一起工作，但不能与Dask map_partitions一起工作。数据对应于元组列表，其中列表的长度可以变化，但元组始终具有已知的固定长度。
import dask.dataframe as dd
import pandas as pd
def func(df):
for index, row in df.iterrows():
tuples = row['A']
for t in tuples:
x, y = t
浏览 27提问于2021-02-24得票数 1
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1回答
如何在dask分布式集群中进行dask_ml预处理？我的数据集大约是200‘s，每次我对准备用于OneHotEncoding的数据集进行分类时，似乎dask忽略了客户端，并尝试将数据集加载到本地计算机的内存中。也许我错过了一些东西：
from dask_ml.preprocessing import Categorizer, DummyEncoder
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.pipeline import make_pipeline
import pandas as pd
impo
浏览 10提问于2021-07-09得票数 0
我无法使用分布式集群处理这个块。
import pandas as pd
from dask import dataframe as dd
import dask
df = pd.DataFrame({'reid_encod': [[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]]})
dask_df = dd.from_pandas(df, npar
浏览 4提问于2019-11-30得票数 1
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我有拼花文件，也就是800 K行x8.7K列。我把它装进了一个dask数据仓库：
import dask.dataframe as dd
dask_train_df = dd.read_parquet('train.parquet')
dask_train_df.info()
这产生了：
<class 'dask.dataframe.core.DataFrame'>
Columns: 8712 entries, 0 to 8711
dtypes: int8(8712)
当我尝试执行像dask_train_df.head()或dask_train_df
浏览 0提问于2018-12-24得票数 6
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我正在使用from_pandas()函数从熊猫数据帧创建一个dask数据帧。当我尝试使用方括号[ ]从dask dataframe中选择两列时，我得到了一个KeyError。 根据dask文档，dask dataframe支持像pandas dataframe一样的方括号列选择。 # data is a pandas dataframe
dask_df = ddf.from_pandas(data, 30)
data = data[dask_df[['length', 'country']].apply(
lambda x: myfun
浏览 67提问于2019-10-04得票数 1
1回答
我在ETL中使用dask而不是pandas，即从S3存储桶中读取CSV，然后进行一些所需的转换。Until here - dask读取和应用转换的速度比pandas快！
最后，我使用to_sql将转换后的数据转储到Redshift。在dask中这个to_sql转储比在pandas中花费更多的时间。
有没有可能缩短这段时间？如果不是，为什么在这种情况下dask比熊猫慢？
浏览 2提问于2021-09-27得票数 1
2回答
当我使用dask和pandas运行像这样的循环时(见下文)，只有列表中的最后一个字段会被求值。这大概是因为“懒惰评估”。
import pandas as pd
import dask.dataframe as ddf
df_dask = ddf.from_pandas(df, npartitions=16)
for field in fields:
df_dask["column__{field}".format(field=field)] = df_dask["column"].apply(lambda _: [__ for __ in _ if
浏览 1提问于2019-05-03得票数 0
我在google存储桶中有一些文件夹，其中包含CSVs，我正在尝试将这些CSVs读取到dask.dataframe中，以便对文件进行并行标准化。例如:其中一些数据帧可能缺少其他数据帧所具有的列，因此我希望将缺少的列插入到缺少它的每个数据帧中。
我的问题
当使用全局字符串时，比如ddfs = ddf.read_csv(f"gs://bucket/{folder}/*.csv")，我会收到pandas.errors.ParserErrors，因为不仅一些文件的标题丢失了，而且一些文件的标题行可能没有从第一行开始。在通过dask.dataframe使用全局字符串之前，我可以遍历目录并
浏览 7提问于2021-06-08得票数 0
1回答
如何将dask数据按降序排序？
、、、、
显然，dask中不存在升序关键字，这很有趣，因为dask被设计成类似于pandas。这样做是行不通的：
res = (ddf
.groupby(['An important column'])
.mean()
.sort_values('Score', ascending=False)
.compute()
)
使用dask进行降序排序的最佳方法是什么？
> NotImplementedError: The ascending= keyword is not supported
达斯克版本：2021.4.0
浏览 3提问于2021-04-21得票数 0
1回答
我正在尝试使用Dask来处理一个大文件(50 gb)。通常，我会将其加载到内存中并使用Pandas。我想按两列"A“和"B”分组，每当"C“列以一个值开头时，我想为那个特定的组重复该列中的值。
在熊猫中，我会做以下事情：
df['C'] = df.groupby(['A','B'])['C'].fillna(method = 'ffill')
Dask中的等价物是什么？此外，我还有点迷惑于如何在Dask中构建问题，而不是在Pandas中，
谢谢,
我到目前为止的进展是：
第一组索引：
df1
浏览 7提问于2016-08-12得票数 3
1回答
有没有办法在dask dataframe上使用regex条件来删除行？我有一个大约有1亿行的dask dataframe，我想在处理它之前删除B列中包含'the ocean‘的行。有没有办法做到这一点？
下面是数据帧的样子：
df = pd.DataFrame({
"A":[34,12,78,84, 96],
"B":['land', '', 'human', 'seagull by the ocean', 'running fox']
})
patternDel = &#
浏览 0提问于2019-05-01得票数 0
dask有像pandas read_fwf那样读取和解析固定宽度文件的功能吗？如果不是，这是一个要求的功能吗？
浏览 10提问于2018-12-13得票数 2
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当使用pandasv0.25及更高版本时，我可以生成具有自定义名称的聚合列。
import pandas as pd
data = {"x": [1, 1, 2], "y": [-1, 0, 0]}
pd_df = pd.DataFrame(data)
this_is_valid = pd_df.groupby("x").agg(my_custom_name=("y", "mean"))
但是，当我尝试使用dataframe做同样的操作时，我会得到一个“意外的关键字参数”错误。
import dask.data
浏览 3提问于2021-11-18得票数 1
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1回答
我必须读取包含全文数据的csv，它可以是多行的。我能够读取这个csv纯熊猫(测试版本0.25.3和1.0.3)没有任何问题，但当我尝试读取这个csv的dask我收到ParserError: Error tokenizing data. C error: EOF inside string starting at row 28，行号取决于我试图读取的文件。
我准备了人工数据帧来重现这个错误。我是否可以调优dask参数，预处理输入文件，或者这是dask实现问题？
multiplication_factor = 71 # 70 works fine, 71 fail
number_of_column
浏览 0提问于2020-07-15得票数 0
1回答
我有一个这样的dask数据帧：
pprint(daskdf.iloc[:,95:100].head())
1980-04-02 1980-04-03 1980-04-04 1980-04-05 1980-04-06
0 3.459240 0.0 2.296430 5.771730 13.344725
1 5.036489 0.0 1.021041 3.930686 8.015582
2 0.000000 0.0 0.667812 4.580948 9.824745
浏览 11提问于2020-05-05得票数 2
我正在尝试用dask HashingVectorizer来向量化dask.dataframe。我希望向量化结果留在集群(分布式系统)中。这就是为什么我在尝试转换数据时使用client.persist的原因。但出于某种原因，我得到了下面的错误。
Traceback (most recent call last):
File "/home/dodzilla/my_project/components_with_adapter/vectorizers/base_vectorizer.py", line 112, in hybrid_feature_vectorizer
C
浏览 2提问于2019-12-23得票数 0
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1回答
我正在尝试使用Dask，并希望向所有工作节点发送一个查找pandas.DataFrame。不幸的是，它失败了，原因是： TypeError: ("'Future' object is not subscriptable", 'occurred at index 0') 当使用lookup.result()['foo'].iloc[2]代替lookup['baz'].iloc[2]时，它工作得很好，但是:对于较大的输入数据帧实例，它似乎一次又一次地卡在from_pandas上。此外，看起来很奇怪的是，未来需要手动阻
浏览 13提问于2019-05-11得票数 1
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我从CSV文件中获取了数据，并将其保存在我的Dask数据帧中并对其进行操作。然后，我需要将数据写入数据表。我还没有真正遇到过任何解决方案。Pandas的to_sql函数具有内置的功能，所以我不确定是否需要首先转换为Pandas？我目前认为，将Dask数据帧转换为Pandas会导致它被完全加载到内存中，这可能会违背最初使用Dask的目的。
将Dask数据帧写入datatable最好、最快的方法是什么？
浏览 4提问于2020-03-27得票数 1
我需要计算许多NumPy数组(最多可以是4维的)，一个Dask数据帧的每个分区一个，然后将它们作为数组添加。但是，我正在努力让map_partitions为每个分区返回一个数组，而不是为所有分区返回一个数组。
import dask.dataframe as dd
import numpy as np, pandas as pd
df = pd.DataFrame(range(15), columns=['x'])
ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=3)
def func(partition):
# Here I also t
浏览 0提问于2021-03-04得票数 0
1回答
我正在尝试将我的应用程序的一部分从pandas移植到dask，但在dask DataFrame上的groupby中使用lamdba函数时遇到了障碍。
import dask.dataframe as dd
dask_df = dd.from_pandas(pandasDataFrame, npartitions=2)
dask_df = dask_df.groupby(
['one', 'two', 'three', 'four'],
浏览 3提问于2016-11-28得票数 6
我正在尝试获取一个dask数据帧，按列'A‘分组，并删除行数少于MIN_SAMPLE_COUNT的组。 例如，下面的代码可以在pandas中运行： import pandas as pd
import dask as da
MIN_SAMPLE_COUNT = 1
x = pd.DataFrame([[1,2,3], [1,5,6], [2,8,9], [1,3,5]])
x.columns = ['A', 'B', 'C']
grouped = x.groupby('A')
x = grouped.filter(
浏览 15提问于2019-03-22得票数 2
回答已采纳
我有下面的表格。 value category
0 2 A
1 20 B
2 4 A
3 40 B 我想添加一个mean列，其中包含每个类别的值的平均值。 value category mean
0 2 A 3.0
1 20 B 30.0
2 4 A 3.0
3 40 B 30.0 我可以像这样在熊猫身上做这些。 p = pd.DataFrame({"value":
浏览 15提问于2019-10-18得票数 0
回答已采纳
3回答
我使用Dask读取了2.5 to的csv文件，Python给了我错误。这是我写的代码：
import pandas as pd
import numpy as np
import time
from dask import dataframe as df1
s_time_dask = time.time()
dask_df = df1.read_csv('3SPACK_N150_7Ah_PressureDistributionStudy_Data_Matrix.csv')
e_time_dask = time.time()
以下是我从Python得到的错误：
dask_df
浏览 0提问于2021-06-17得票数 0
在将一些代码从Pandas迁移到Dask时，我发现通过使用多列调用DataFrame.assign()来修改Dask数据帧与使用多个DataFrame.__setitem__() (也称为dataframe[x]=y)调用来修改它之间存在巨大的性能差异。
使用导入
import pandas, dask, cProfile
对于定义如下的Dask数据帧：
dd = dask.dataframe.from_pandas(pandas.DataFrame({'a':[1]}), npartitions=1)
cProfile.run('for i in range(100)
浏览 3提问于2020-04-16得票数 0
有没有办法获取一个DataFrame (最初在Pandas中，用不同的随机种子对其进行采样，并使用Dask返回几个数据帧(每个随机种子一个)。 我对Dask非常原始的理解是，我可以获取一个Dataframe，拆分它，然后在它上面进行计算，但我想知道我是否可以使用Dask来解决这个问题。
浏览 19提问于2019-06-28得票数 0
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2回答
我有一个Dask dataframe，它有三列:宽度、高度和长度。我需要创建第四列，它是三列的中位数。
我用普通的pandas df编写的代码不能工作，因为median不是Dask中的函数。
columns_to_sum = ['weight', 'height', 'length']
df['median'] = df[columns_to_sum].median(axis=1)
如有任何帮助，我们不胜感激！
浏览 14提问于2020-05-14得票数 1
以下是我正在做的工作的摘要：
首先，我通过普通的多进程和pandas包来实现：
步骤1.获取我要读取的文件名列表
import os
files = os.listdir(DATA_PATH + product)
步骤2.遍历列表
from multiprocessing import Pool
import pandas as pd
def readAndWriteCsvFiles(file):
### Step 2.1 read csv file into dataframe
data = pd.read_csv(DATA_PATH + product
浏览 0提问于2018-09-15得票数 3
我希望通过在6核macbook pro上使用Dask dataframe而不是Pandas来提高性能。然而，Dask的执行速度与Pandas数据帧一样慢，大约需要5分钟。
我在这里做错了什么？
ddf = dd.from_pandas(df.set_index('customer seq').sort_index(), npartitions = 8)
ddf = ddf.set_index(ddf.index, sorted = True)
paired = ddf.groupby(ddf.index, group_keys =
False).apply(retention_
浏览 1提问于2019-07-12得票数 0
1回答
我想知道是否有可能将dask对象转换为生成器。具体地说，是否可以使用dask数据帧复制以下pandas-based生成器，将每个分区转换为生成器：
import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
df = pd.DataFrame(range(10), columns=['a'])
ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=3)
def gen_pandas(df):
# this is a sample function, its content is not
# important as l
浏览 7提问于2021-07-09得票数 1
我正试着和达斯克做实验。我跟踪了以下链接：
我成功地安装了所有的东西。例如，我在虚拟环境中运行了以下命令：
conda install dask
python -m pip install "dask[complete]"
python -m pip install "dask[array]" # Install requirements for dask array
python -m pip install "dask[dataframe]" # Install requirements for dask dataframe
浏览 2提问于2021-10-21得票数 0
2回答
在Pandas中，有一个方法DataFrame.shift(n)将数组的内容相对于索引移动n行，类似于np.roll(a，n)。我似乎找不到办法让达斯克有类似的行为。我意识到，像行轮班这样的事情可能很难用达斯克的分块系统来管理，但我不知道有什么更好的方法来将每一行与下一排进行比较。
我想要做的是：
import numpy as np
import pandas as pd
import dask.DataFrame as dd
with pd.HDFStore(path) as store:
data = dd.from_hdf(store, 'sim')[col1
浏览 6提问于2015-12-11得票数 6
回答已采纳
我有几个gzip文件(每个3.5 as )，到目前为止，我使用Pandas来读取这些文件，但它非常慢，我也尝试过Dask，但它似乎不支持gzip文件中断。有没有更好的方法来快速加载这些庞大的gzip文件？
Dask和Pandas代码：
df = dd.read_csv(r'file', sample = 200000000000,compression='gzip')
我希望它能尽可能快地读取整个文件。
浏览 6提问于2019-08-09得票数 2
2回答
我有Dask系列的Dask数据帧。
我想在本系列中建立索引，以获取dask数据帧以供后续工作使用。
但是，使用loc[0]会导致另一个dask系列。使用to_frame也不起作用，因为结果是"Dask系列Dask数据帧的Dask数据帧“。
下面是一个使用Dask系列Pandas数据帧的最小示例(不完全相同，但说明了问题)：
import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
pdf1 = pd.DataFrame({'a': [1,2,3,4], 'b': [4,3,2,1]})
pdf2 = pd.Data
浏览 3提问于2020-02-03得票数 1
1回答
任务期间的任务进度
、、、、
使用dask dataframe
df = dask.dataframe.from_pandas(df, npartitions=5) series = df.apply(func) future = client.compute(series) progress(future)
在jupyter笔记本中，我可以看到进度条显示每个分区完成了多少次apply()调用(例如2/5)。
有没有办法让dask报告每个分区的进度？
就像熊猫的tqdm progress_apply()。
浏览 2提问于2020-03-01得票数 0
TL;DR：我如何从分布式读取中收集元数据(解析期间的错误)到dataframe集合中。
目前，我有一种专用的文件格式，用于输入dask.DataFrame。我有一个函数，它接受一个文件路径并返回一个pandas.DataFrame，dask.DataFrame成功地在内部使用该函数将多个文件加载到同一个dask.DataFrame。
直到最近，我还在使用自己的代码将几个pandas.DataFrames合并为一个，现在我正在使用dask。在解析文件格式时，我可能会遇到错误和某些条件，我希望将其作为元数据(日志、数据来源等)记录并与dask.DataFrame对象关联。
需要注意的是，在合理的
浏览 7提问于2016-01-26得票数 2
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1回答
如何使用dask找到数据帧的长度？
例如，在熊猫中，我可以这样做：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.normal(0, 1, (5, 2)), columns=["A", "B"])
print df['A'].count()
print df
输出：
5
A B
0 1.538531 0.424717
1 -0.929843 1.323648
2 -1.283680 0.056199
3 -0.641
浏览 0提问于2018-05-28得票数 6
我最近发现了一个旨在成为易于使用的并行处理模块的python模块。对我来说，最大的卖点是它可以和熊猫一起工作。
在阅读了它的手册页面后，我找不到一种方法来完成这个微不足道的并行化任务：
ts.apply(func) # for pandas series
df.apply(func, axis = 1) # for pandas DF row apply
目前，为了在dask，AFAIK中实现这一点，
ddf.assign(A=lambda df: df.apply(func, axis=1)).compute() # dask DataFrame
，这是丑陋的语法，实际上比直接的慢。
df.
浏览 1提问于2015-07-12得票数 48
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我正尝试在Dask中执行groupby函数来创建一个新的Dask数据帧。然而，当我做groupby时，结果是一个熊猫系列。当我在Pandas中执行相同的操作时，我确实返回了一个新的数据帧。如何返回新的dask数据帧？
代码如下：
g1 = df1.groupby(['SFDC_Refresh_Date', 'Forecast_Category']).Total.sum().compute()
g1.dtypes
返回：
dtype('float64')
和
type(g1)
返回
pandas.core.series.Series
当
浏览 4提问于2019-10-09得票数 0
我正在尝试使用Pandas数据帧而不是Dask数据帧重新创建Holoviz教程中的第一个panel.interact示例。我得到了滑块，但pandas dataframe行没有显示。
查看原始示例：
我尝试使用了Holoviz示例中的Dask。Dask行可以很好地打印出来，但它演示了面板在打印时似乎以不同于Pandas dataframe行的方式处理Dask dataframe行。下面是我的最小代码：
import pandas as pd
import panel
l1 = ['a','b','c','d','a'
浏览 4提问于2019-08-13得票数 0
2回答
是否可以遍历dask GroupBy对象来访问底层数据帧？我试过了：
import dask.dataframe as dd
import pandas as pd
pdf = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4,5], 'B':['1','1','a','a','a']})
ddf = dd.from_pandas(pdf, npartitions = 3)
groups = ddf.groupby('B')
for name, df in gro
浏览 21提问于2016-09-28得票数 10
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我正在尝试理解dask中的map_partitions是做什么的。下面是我的例子：
import dask.dataframe as dd
import pandas as pd
from dask.multiprocessing import get
import random
df = pd.DataFrame({'col_1':random.sample(range(10000), 100), 'col_2': random.sample(range(10000), 100) })
def test_f(df):
print(df.col_1)
浏览 0提问于2017-11-06得票数 1
我试图在pandas或dask中创建一个数据透视表，但当然我在pandas中遇到了内存错误。这就是为什么我想使用dask，因为我想尽可能处理更大的文件。
在pandas中，我这样做：
df =df.pivot_table(values="A", index="B", columns="C", aggfunc=np.min)
但是在Dask中不能使用np.min。有没有其他聪明的方法可以用Dask做到这一点呢？
浏览 9提问于2019-08-17得票数 1
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1回答
我有一个巨大的嵌套JSON文件，我需要解析它。我目前正在用Pandas来实现它，但我想知道是否可以在Dask中实现它，以提高速度/可伸缩性。
我现在的熊猫代码是：
import pandas as pd
json_data = pd.read_json(input_file)
feature_df = json_normalize(json_obj["Features"],
record_path=["Cycles","Pools"],
meta=["FeatureID"])
我已经在Dask中获得了以下代码，但
浏览 2提问于2018-09-12得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个大数据集，最近被介绍给Dask。我正在尝试对每一行中的文本进行标记。这在pandas中很容易做到，如下所示，但我有一个错误，说 AttributeError:当我尝试使用Dask时，'DataFrame‘对象没有'lower’属性(请参阅下面的第二组代码) import pandas as pd
import dask
import dask.dataframe as dd
def to_lower(text):
return text.lower()
df_2016 = pd.read_csv("2016_Cleaned_Droppe
浏览 23提问于2020-10-20得票数 0
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将熊猫数据转换为dask
、、、
在下面的代码中，我有一个pandas数据文件，它被转换成dask数据格式。问题是:在创建dask数据时，进程会复制数据吗?还是dask会在不复制数据的情况下围绕pandas创建一个包装器？假设有1亿行。
import pandas
import dask.dataframe as daskDataFrame
IDs = [1,2,3 ......]
lastNames = ['Smith', 'Williams', 'Jackson' ......]
pandasDataFrame = pandas.DataFrame({'P
浏览 3提问于2021-03-01得票数 1
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