dask.dataframe.read_csv()

时间: 2023-08-03 08:53:35 浏览: 57
dask.dataframe.read_csv()是Dask库中用于读取CSV文件并将其转换为Dask DataFrame的函数。它与pandas.read_csv()函数的用法和参数基本相同,但可以处理大型数据集,因为它使用了分布式计算的方式。Dask DataFrame是一个分布式的、大型的、延迟加载的DataFrame对象,它可以运行在单台机器上或者集群中,具有与pandas DataFrame类似的API,但是可以处理比内存更大的数据。
相关问题

dask.dataframe.read_csv()参数

dask.dataframe.read_csv()函数的常用参数如下: - filepath_or_buffer:CSV文件的路径或者包含CSV数据的文件对象。 - sep:CSV文件中的分隔符,默认为逗号。 - delimiter:同sep参数,指定分隔符。 - header:CSV文件中是否包含列名,默认为0,表示没有列名。 - names:自定义列名,如果header=0,则自动忽略。 - usecols:选择需要读取的列,可以是列名或者列的索引。 - dtype:指定列的数据类型,可以是字典、pandas类型或者numpy类型。 - skiprows:跳过指定的行数,可以是整数、列表或者函数。 - skipfooter:跳过文件末尾的行数,需要engine='python'。 - nrows:读取的行数。 - na_values:指定缺失值的标记。 - engine:读取文件的引擎,默认为auto,可以是c(C代码)或者python(纯Python代码)。 - blocksize:设置分块大小,默认为64MB。 - sample:设置读取的样本大小,可以是行数或者文件大小的小数。 - compression:指定文件的压缩格式,支持gzip、bz2、zip、xz、None。 除了上述参数,还有一些与分布式计算有关的参数,例如: - assume_missing:是否假设缺失值分布均匀,默认为False。 - storage_options:指定存储选项,例如AWS S3上的配置信息。 - blockwise:是否分块读取数据,默认为True。 - meta:指定返回的Dask DataFrame的元数据,包括列名、列的数据类型等。 更详细的参数说明可以参考Dask官方文档。

如何将pandas.dataframe存储到dask.dataframe中

将 Pandas 的 DataFrame 存储到 Dask 的 DataFrame 中,可以使用 `dask.dataframe.from_pandas` 函数。以下是一个简单的示例,演示如何将 Pandas 的 DataFrame 存储到 Dask 的 DataFrame 中: ```python import pandas as pd import dask.dataframe as dd # 创建一个 Pandas 的 DataFrame df = pd.read_csv('data.csv') # 将 Pandas 的 DataFrame 转换为 Dask 的 DataFrame ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=4) # 计算一些统计信息 mean = ddf['column1'].mean().compute() max = ddf['column2'].max().compute() # 查询数据 result = ddf[ddf['column3'] > 0].compute() ``` 在这个示例中,我们首先使用 Pandas 的 `read_csv` 函数读取一个 CSV 文件,并将其存储为 Pandas 的 DataFrame 对象。然后,我们使用 `dask.dataframe.from_pandas` 函数将 Pandas 的 DataFrame 对象转换为 Dask 的 DataFrame 对象。需要注意的是,`from_pandas` 函数会将 Pandas 的 DataFrame 对象分块存储到 Dask 的 DataFrame 对象中,因此需要指定 `npartitions` 参数来设置分块数量。 转换完成后,我们就可以使用 Dask 的 `dask.dataframe` 对象来计算统计信息和查询数据了。需要注意的是,Dask 的 `dask.dataframe` 对象与 Pandas 的 `pandas.DataFrame` 对象有一些不同之处,因此需要根据具体情况来选择适当的操作和分块大小,以获得最佳的性能。

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