我正在尝试从一组压缩的CSV文件中创建一个dask数据文件。读到这个问题,dask似乎需要使用dask.distributed延迟()import dask.dataframe as ddimport pandasas pd
#Create zip_dict with key-value pairs for .zip & .csv na
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daskdataframe中选择两列时,我得到了一个KeyError。根据dask文档,daskdataframe支持像pandas dataframe一样的方括号列选择。# data is a pandas dataframedask_df = ddf.from_panda
我已经有了一个函数来创建熊猫的数据格式,但是运行起来代价很高。dask.dataframe.from_delayed逻辑地合并所有数据帧,就好像它们是一个可迭代的数据帧一样。当调用时,from_delayed遍历迭代(示例代码中的生成器)并创建延迟(pd.dataframe)的。 for i in range(10):
sleep(10) #Looping this generato
我需要进行大约20K的API调用,每个调用都返回一个CSV文件,然后我必须对该文件执行一些操作,最后,将所有结果连接到一个数据文件中。我试过好几种东西,但我在挣扎.我已经完成了任务并行化,并在大约8秒内完成了200个API调用,但是我不能将所有的结果连接到一个单一的数据文件中.会很感激你的帮助。这就是我所拥有的:
from concurrent.futures import ThreadPoolExe