dask 并行数据集如何使用

要使用 Dask 的并行数据集，首先需要安装 Dask 库。可以使用 pip 命令来安装 Dask：

pip install dask

安装完成后，就可以使用 Dask 的并行数据集来处理大型数据集了。以下是一个简单的示例，演示如何使用 Dask 的并行数据集来计算一个大型数组的总和：

import dask.array as da

# 创建一个 10GB 的随机数组
x = da.random.random((100000000,), chunks=(1000000,))

# 计算数组的总和
total = x.sum()

# 执行计算
result = total.compute()

在这个示例中，我们使用 Dask 的 `random` 模块创建了一个包含 100000000 个元素的随机数组，这个数组被分成了 100 个大小为 1000000 的块。然后，我们使用 `sum` 函数计算数组的总和，并使用 `compute` 方法执行计算。由于数组被分成了多个块，因此 Dask 会自动并行处理这些块，从而提高计算效率。

除了 `dask.array` 模块，Dask 还提供了 `dask.dataframe` 模块，它可以处理大型的表格数据。使用方式与 Pandas 类似，但是可以通过分块来实现并行计算。