我有大约70 MD的MD模拟输出。固定行数解释和固定行数数据的模式在文件中有规律地重复。如何逐块读取Dask Dataframe中的文件,其中的解释行被忽略?
我成功地在pandas.read_csv的skiprows参数中编写了一个lambda函数,以忽略解释行,只读取数据行。我将pandas输入的代码转换为dask one,但它不起作用。在这里您可以看到用dd.read_csv替换pandas.read_csv所编写的dask代码:
# First extracting number of atoms and hence, number of data lines:
with open(f
为了机器学习,我试图将一个~67 gb的数据dask ( 2300行6,000,000功能)加载到dask中。我在AWS上使用96核心机器,我希望在实际的机器学习位上使用它。但是,Dask在一个线程中加载CSV。它已经花了整整24小时,而且还没有上膛。
#I tried to display a progress bar, but it is not implemented on dask's load_csv
from dask.diagnostics import ProgressBar
pbar = ProgressBar()
pbar.register()
df = dd.r
在上使用示例
filenames = sorted(glob('2015-*-*.hdf5')
dsets = [h5py.File(fn)['/data'] for fn in filenames]
arrays = [da.from_array(dset, chunks=(1000, 1000)) for dset in dsets]
x = da.concatenate(arrays, axis=0) # Concatenate arrays along first axis
我很难理解下一行,以及它是一个"dask数组“的dask_array还
我正在尝试使用Dask,并希望向所有工作节点发送一个查找pandas.DataFrame。不幸的是,它失败了,原因是: TypeError: ("'Future' object is not subscriptable", 'occurred at index 0') 当使用lookup.result()['foo'].iloc[2]代替lookup['baz'].iloc[2]时,它工作得很好,但是:对于较大的输入数据帧实例,它似乎一次又一次地卡在from_pandas上。此外,看起来很奇怪的是,未来需要手动阻
在函数的apply_ufunc中,它说:
dask: ‘forbidden’, ‘allowed’ or ‘parallelized’, optional
How to handle applying to objects containing lazy data in the form of dask arrays:
‘forbidden’ (default): raise an error if a dask array is encountered.
‘allowed’: pass dask arrays directly on to func.
‘p
对Dask有些陌生,但由于大多数操作都是懒惰的,我如何才能使像这样的基本案例在规模上工作?
import dask.dataframe as dd
import dask.bag as db
dataset = [
dict(a = 1, b = 2, c = 3),
dict(a = 3, b = 4, d = 5, e = 5),
dict(a = 2, x = 1, y = 2, z = 3, q = 5)
# etc...
]
dag_data = db.from_sequence(dataset)
dag_data.to_dataframe()
我有一个关于如何使用dask来并行我的代码的问题。我有一个熊猫数据文件和8个核心CPU。所以我想按行应用一些函数。下面是一个例子:
import dask.dataframe as dd
from dask.multiprocessing import get
# o - is pandas DataFrame
o['dist_center_from'] = dd.from_pandas(o, npartitions=8).map_partitions(lambda df: df.apply(lambda x: vincenty((x.fromlatitude, x.froml
我有一个数据集存储在一个标签分隔的文本文件中。该文件如下所示:
date time temperature
2010-01-01 12:00:00 10.0000
...
其中temperature列包含以摄氏度(°C)为单位的值。我用达斯克计算日平均温度。这是我的代码:
from dask.distributed import Client
import dask.dataframe as dd
client = Client("<scheduler URL")
inputDataFrame = dd.read_table("<in
当我使用dask和pandas运行像这样的循环时(见下文),只有列表中的最后一个字段会被求值。这大概是因为“懒惰评估”。
import pandas as pd
import dask.dataframe as ddf
df_dask = ddf.from_pandas(df, npartitions=16)
for field in fields:
df_dask["column__{field}".format(field=field)] = df_dask["column"].apply(lambda _: [__ for __ in _ if
我试图在我的dask dataframe中放置一些行,其中包括:
df.drop(df[(df.A <= 3) | (df.A > 1000)].index)
但是这个不工作,并返回NotImplementedError: Drop currently only works for axis=1
我真的需要帮助
使用下面的代码,就可以在天蓝色的aks中创建一个集群。
它使用远程调度器(dask.config.set({"kubernetes.scheduler-service-type": "LoadBalancer"})),工作非常完美。
若要使用虚拟节点,请取消注释行extra_pod_config=virtual_config (在之后)。
它不起作用,有以下错误:
ACI does not support providing args without specifying the command. Please supply both command and a