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如何在对每个文件使用不同的skiprows值的同时,将dask的dataframe.read_csv与google storage globstring结合使用?

要在对每个文件使用不同的skiprows值的同时,将dask的dataframe.read_csv与Google Storage globstring结合使用,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
复制
import dask.dataframe as dd
from google.cloud import storage
  1. 创建一个Google Cloud Storage客户端:
代码语言:txt
复制
client = storage.Client()
  1. 指定Google Cloud Storage中的文件路径和globstring模式:
代码语言:txt
复制
bucket_name = 'your_bucket_name'
prefix = 'your_folder_path/*.csv'
  1. 获取匹配globstring模式的所有文件:
代码语言:txt
复制
bucket = client.get_bucket(bucket_name)
blobs = bucket.list_blobs(prefix=prefix)
file_paths = [blob.name for blob in blobs]
  1. 创建一个包含所有文件的Dask DataFrame:
代码语言:txt
复制
dfs = [dd.read_csv(f'gs://{bucket_name}/{file_path}', skiprows=skiprows) for file_path, skiprows in file_paths]
df = dd.concat(dfs)

在上述代码中,skiprows是一个变量,表示每个文件应该跳过的行数。你可以根据需要为每个文件设置不同的skiprows值。

需要注意的是,上述代码仅适用于使用Google Cloud Storage作为数据源的情况。如果你使用其他云存储服务或本地文件系统,你需要相应地调整代码。

希望以上信息对你有所帮助!如果你还有其他问题,请随时提问。

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