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。to Dask
# Run function over Pandas datafra
我也有一些自定义的类和函数,我使用了很多不同的分析,我总是需要编辑,以解释Dask或Pandas。我始终发现自己处于这样一种情况:我希望能够将属性分配给我正在分析的dataset,最小化来自dask的compute命令,并允许在数据类型之间切换时更容易地管理函数。有效地类似于:import dask.dataframe as dd
from
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 sklearn.linear_model importLogisticRegression
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_p
我创建了一个Aggregation对象来模拟pandas的first操作,它可以很好地处理dask dataframe,但是在延迟函数中使用时,它会给出一个pandas错误'Aggregation' objectis not callable,而在本例中,只使用pandas就可以了。在后来的检查中,我发现在添加@delayed装饰器时,我的接收