是使用groupby
方法和map_partitions
函数结合的方式。
首先,groupby
方法可以将数据集按照指定的键进行分组。它返回一个GroupBy
对象,可以通过调用apply
方法来应用函数到每个分组。
接下来,可以使用map_partitions
函数将函数应用到每个分区。map_partitions
函数将函数应用到每个分区,并返回一个新的dask DataFrame或dask Series。
下面是按组应用函数的最佳实践的步骤:
import dask.dataframe as dd
from dask.distributed import Client
client = Client()
df = dd.read_csv('data.csv')
groupby
方法按照指定的键进行分组:grouped = df.groupby('key')
def my_function(group):
# 在这里定义你的函数逻辑
return group.mean()
apply
方法将函数应用到每个分组:result = grouped.apply(my_function)
map_partitions
函数将函数应用到每个分区:result = df.map_partitions(my_function)
result.compute()
在这个例子中,my_function
函数将应用到每个分组或分区,并返回每个分组或分区的平均值。你可以根据实际需求定义不同的函数。
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