dask可以支持多个dataframe的并行数据集嘛？

是的，Dask 可以支持多个 DataFrame 的并行数据集操作。

Dask DataFrame 是一个分布式 DataFrame，它可以将单个 DataFrame 拆分成多个小的 DataFrame，然后分别在不同的计算节点上进行并行计算，最后将结果合并起来。这种并行计算方式使得 Dask DataFrame 可以处理比内存更大的数据集，并且可以利用多核 CPU 或者分布式计算集群来加速计算。

在 Dask 中，你可以创建多个 Dask DataFrame，并且可以对它们进行并行操作。例如，你可以对两个 Dask DataFrame 进行 join 操作，或者将它们合并成一个更大的 DataFrame。这些操作都会并行地执行，从而加速计算并提高效率。

下面是一个示例代码，演示了如何创建两个 Dask DataFrame，并对它们进行 join 操作：

import dask.dataframe as dd

# 创建两个 Dask DataFrame
df1 = dd.read_csv('file1.csv')
df2 = dd.read_csv('file2.csv')

# 对两个 Dask DataFrame 进行 join 操作
joined_df = df1.merge(df2, on='key')

# 输出结果
print(joined_df.head())

在这个例子中，我们使用 `dd.read_csv()` 方法从两个 CSV 文件中创建了两个 Dask DataFrame，然后使用 `merge()` 方法对它们进行 join 操作。由于 Dask DataFrame 是惰性计算的，因此这些操作不会立即执行，而是在调用 `head()` 方法时才会执行并输出结果。在执行过程中，Dask 会自动将操作分配到不同的计算节点上，并利用多核 CPU 或者分布式计算集群来加速计算。