执行上述代码提示：TypeError: from_delayed() got an unexpected keyword argument 'columns'

非常抱歉，我之前的回答有误。确实，`dask.dataframe.from_delayed()`函数没有`columns`参数。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. 使用`dask.compute()`函数调用这些函数，以获得实际的数据。

3. 将这些数据存储在一个字典中，其中键是列名，值是相应的数据。

4. 将字典传递给`dask.dataframe.from_dask_array()`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)

# 使用dask.compute()函数调用这些函数
data = dask.compute(create_data(), create_data())

# 将数据存储在一个字典中，其中键是列名，值是相应的数据
data_dict = {'id': data[0], 'value': data[1]}

# 使用dask.dataframe.from_dask_array()函数创建Dask DataFrame
df = dd.from_dask_array(data_dict)

# 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，我们使用`dask.compute()`函数调用这个函数，以获得实际的数据。接下来，我们将这些数据存储在一个字典中，其中键是列名，值是相应的数据。最后，我们使用`dask.dataframe.from_dask_array()`函数创建了Dask DataFrame，并将字典传递给它。