如何使用dask dataframe将列转换为类别'as_known()‘？

Dask DataFrame是一个基于分布式计算的大数据处理工具，它提供了类似于Pandas的API，可以处理大规模的数据集。要将列转换为类别（category），可以使用Dask DataFrame的astype()方法。

具体步骤如下：

1. 导入必要的库和模块：

import dask.dataframe as dd

1. 读取数据集并创建Dask DataFrame对象：

df = dd.read_csv('data.csv')

1. 使用astype()方法将列转换为类别：

df['column_name'] = df['column_name'].astype('category')

其中，column_name是要转换的列名。

1. 如果需要将多个列转换为类别，可以使用map_partitions()方法：

df = df.map_partitions(lambda df: df.astype({'column1': 'category', 'column2': 'category'}))

其中，column1和column2是要转换的列名。

1. 如果要将所有列都转换为类别，可以使用categorize()方法：

df = df.categorize()

需要注意的是，Dask DataFrame的转换操作是惰性执行的，只有在执行计算时才会真正进行转换。可以使用.compute()方法将结果计算出来。

关于Dask DataFrame的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的相关产品文档：

• Dask DataFrame产品介绍
• Dask DataFrame API文档