dask加pandas 读取数据

使用Dask和Pandas读取数据的步骤是类似的，只是需要稍微修改一下代码以使用Dask的分布式计算能力。

首先，需要安装Dask和Pandas库：

pip install dask pandas

接下来，假设你有一个CSV文件名为`data.csv`，它包含了一些数据。那么，使用Pandas读取数据的代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

使用Dask读取同样的数据，代码如下：

import dask.dataframe as dd

df = dd.read_csv('data.csv')

注意到了吗？这里我们导入的是`dask.dataframe`而不是`pandas`。另外，`dd.read_csv()`返回的是一个`dask.dataframe`对象，而不是`pandas.DataFrame`对象。

接下来，如果你想对数据进行计算，例如计算某一列的平均值，可以使用以下代码：

result = df['column_name'].mean().compute()

这里，我们使用了`compute()`方法来计算结果。因为Dask是懒执行的，所以在执行计算之前，需要调用`compute()`方法来触发计算过程。

如果你想使用Dask的分布式计算能力，可以使用以下代码：

from dask.distributed import Client

client = Client()

result = df['column_name'].mean().compute()

这里，我们首先创建了一个`Client`对象，然后使用`compute()`方法计算结果。`Client`对象会自动连接到本地的Dask集群，以便利用分布式计算能力。

希望这些代码能够帮助你使用Dask和Pandas读取和计算数据。