在dask上按组应用函数的最佳实践

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：

1. 导入必要的库和模块：

import dask.dataframe as dd
from dask.distributed import Client

1. 创建一个Dask客户端：

client = Client()

1. 读取数据集并创建一个Dask DataFrame：

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

1. 使用groupby方法按照指定的键进行分组：

grouped = df.groupby('key')

1. 定义要应用的函数：

def my_function(group):
    # 在这里定义你的函数逻辑
    return group.mean()

1. 使用apply方法将函数应用到每个分组：

result = grouped.apply(my_function)

1. 使用map_partitions函数将函数应用到每个分区：

result = df.map_partitions(my_function)

1. 执行计算并获取结果：

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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参考链接：

• 腾讯云Dask服务
• 腾讯云容器服务
• 腾讯云函数计算