dask.repartition
时间: 2023-09-29 08:03:11 浏览: 63
dask.repartition 是 Dask 库中的一个函数,用于重新分区 Dask 集合(如 Dask DataFrame 或 Dask Array)。通过重新分区,可以改变集合的分布,以便更有效地执行后续操作。
该函数的语法如下:
```python
dask.repartition(collection, divisions=None, partition_size=None, force=False)
```
参数说明:
- collection: 要重新分区的 Dask 集合(如 Dask DataFrame 或 Dask Array)。
- divisions: 新的分区方案,可以是整数(表示分区数量),也可以是显式的分区边界列表。
- partition_size: 新分区的大小,可以是整数(表示每个分区的大小),也可以是字符串(例如 '10MB')。
- force: 是否强制重新分区,即使当前集合已经有所需的分区方案。
使用 dask.repartition 函数可以在对 Dask 集合进行操作之前,调整集合的分布和分区方案,以优化数据处理的效果。
相关问题
使用dask.delayed
dask.delayed 是 Dask 库中的一个函数,它可以将普通的 Python 函数转换为延迟计算的函数。延迟计算可以将函数执行的时间从计算开始的时间移动到计算结束的时间,这有助于减少计算过程中的内存占用和提高效率。
使用 dask.delayed 的步骤如下:
1. 导入 dask.delayed 函数:`from dask import delayed`
2. 定义普通的 Python 函数。
3. 使用 delayed 函数对函数进行修饰。
4. 执行修饰后的函数。
下面是一个简单的例子:
```python
from dask import delayed
def add(a, b):
return a + b
x = delayed(add)(1, 2)
y = delayed(add)(x, 3)
z = delayed(add)(y, 4)
result = z.compute()
print(result) # 输出10
```
这段代码定义了一个 add 函数,在函数中使用了延迟计算。在第 4 行中,我们使用 delayed 函数对 add 函数进行修饰,得到了一个新的函数 x。在第 5 行和第 6 行中,我们继续使用 delayed 函数对 x 函数进行修饰,得到了 y 和 z 函数。最后,在第 8 行中,我们调用了 z.compute() 函数,对计算进行了触发,得到了最终的结果 10。
需要注意的是,使用 dask.delayed 进行计算时,计算的结果并不是立即返回的,而是返回一个 dask.delayed 对象。只有在调用该对象的 compute 方法时,才会真正开始计算。这个过程实际上是将计算图构建出来,然后在执行 compute 方法时,按照构建出来的计算图执行计算。
dask.dataframe 用apply
在 `dask.dataframe` 中,`apply()` 方法可以用来对每一行或每一列应用一个函数。具体来说,`apply()` 方法接受一个函数作为参数,该函数会被应用到 `dask.dataframe` 中的每一行或每一列上,并返回一个新的 `dask.dataframe`。
下面是一个示例,假设我们有一个包含两列的 `dask.dataframe`,其中一列是字符串,另一列是整数。我们希望对字符串列进行分词,然后计算每个单词出现的次数。
```python
import dask.dataframe as dd
from collections import Counter
# 创建一个dask.dataframe
df = dd.from_pandas(pd.DataFrame({'text': ['hello world', 'foo bar'], 'num': [1, 2]}), npartitions=2)
# 定义一个函数,用于分词和计数
def count_words(text):
words = text.split()
return dict(Counter(words))
# 对字符串列应用函数
result = df['text'].apply(count_words, meta=('text', 'object'))
# 显示结果
print(result.compute())
```
在上面的示例中,我们首先创建了一个 `dask.dataframe`,然后定义了一个函数 `count_words()`,该函数接受一个字符串作为参数,将其分词并计算每个单词出现的次数。然后,我们对 `dask.dataframe` 中的字符串列应用该函数,得到一个新的 `dask.dataframe`,其中每个单元格都是一个字典,其中包含单词计数的结果。最后,我们通过调用 `compute()` 方法来计算结果并将其显示出来。