在Dask数据框操作中引用新创建的列

是指在使用Dask进行数据框操作时，可以通过创建新的列来扩展数据框，并在后续操作中引用这些新列。

Dask是一个用于并行计算的灵活、开源的Python库，它提供了类似于Pandas的数据框操作接口，但可以处理大规模数据集。在Dask中，数据框被分割成多个分块，每个分块都可以在不同的计算节点上进行并行计算。

要在Dask数据框操作中引用新创建的列，可以按照以下步骤进行：

1. 创建新列：使用Dask的assign()方法可以创建新的列，并为其赋予一个新的列名。例如，可以使用assign()方法创建一个名为"new_column"的新列，并为其赋予一些计算逻辑。
2. 引用新列：在后续的数据框操作中，可以通过新列的列名来引用它。例如，可以在筛选、分组、排序等操作中使用新列。

下面是一个示例代码：

import dask.dataframe as dd

# 创建Dask数据框
df = dd.read_csv('data.csv')

# 创建新列
df = df.assign(new_column = df['column1'] + df['column2'])

# 引用新列
result = df[df['new_column'] > 10]

# 打印结果
print(result.compute())

在上面的示例中，首先使用Dask的read_csv()方法读取了一个CSV文件，并创建了一个Dask数据框df。然后，使用assign()方法创建了一个名为"new_column"的新列，该列的值是"column1"和"column2"两列的和。接下来，在筛选操作中使用了新列"new_column"，筛选出满足条件"new_column > 10"的行，并将结果存储在result中。最后，通过调用compute()方法将结果计算出来并打印出来。

需要注意的是，Dask的计算是惰性的，只有在调用compute()方法时才会真正执行计算。因此，在引用新创建的列之前，需要确保调用了compute()方法或其他触发计算的操作。

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