dask的dataframe如何自定义构建列 和数据

要自定义构建Dask DataFrame的列和数据，可以使用以下方法：

1. 使用`dask.delayed()`函数构建包含要使用的数据的函数。这个函数应该返回一个Dask数组或列表。

2. 创建一个元组，其中第一个元素是列名，第二个元素是一个`dask.delayed()`函数，该函数返回要使用的数据。

3. 将元组列表传递给`dask.dataframe.from_delayed()`函数，该函数将使用您提供的列名和数据创建Dask DataFrame。

以下是一个示例，演示如何使用这些步骤创建Dask DataFrame：

import dask
import dask.dataframe as dd
import numpy as np

# 使用dask.delayed()函数构建数据
@dask.delayed
def create_data():
    return np.random.randint(0, 100, size=100)

# 创建元组列表，其中包含列名和要使用的函数
data_tuples = [('id', create_data), ('value', create_data)]

# 使用dask.dataframe.from_delayed()函数创建Dask DataFrame
df = dd.from_delayed([data[1]() for data in data_tuples], columns=[data[0] for data in data_tuples])

# 现在，您可以使用Dask DataFrame执行各种操作
print(df.head())

在这个例子中，我们使用`dask.delayed()`函数创建了一个函数`create_data()`，该函数返回一个包含100个随机整数的Numpy数组。然后，我们创建了一个包含列名和要使用的函数的元组列表。最后，我们使用`dask.dataframe.from_delayed()`函数创建了Dask DataFrame，并将列名和数据传递给它。