如果我有一个已经被索引的Dask dataframe(None, None)1A.reset_index.set_index("index", divisions=sorted(divisions))
因为A.repartition(divisions=sorted(divisions))抱怨“新旧部门的左
浏览 2提问于2017-12-17得票数 3
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dask.DataFrame周围的方法似乎都确保索引列是排序的。但是，通过使用from_delayed，可以构造具有索引列的dataframe，该列没有排序：组合索引是<e
浏览 1提问于2016-12-21得票数 3
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我有一只熊猫DataFrame，df，我把它变成了DataFrame，dask_dfimport dask.dataframe as dddask_df = dd.from_pandas(df, npartitions=1)
当我把dask_df<
浏览 1提问于2019-09-16得票数 1
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我正在编写代码，这些代码将从一组名为my_file_*.csv的CSV读取到dataframe中。我尝试重置索引，然后根据每个CSV的长度来设置分区，但看起来Dask dataframe的索引并不
浏览 5提问于2017-03-31得票数 6
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从经验上看，每当您在dataframe上使用set_index时，Dask总是会将具有相同索引的行放入单个分区中，即使它会导致严重不平衡的分区。下面是一个演示：import dask.dataframe as dd
df= pd.DataFrame({'user&#x
浏览 1提问于2021-10-14得票数 6
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想象一下，我有一个来自Dask DataFrame的read_csv，或者创建了另一种方式。reset_index在每个分区中构建一个单调上升的索引。这意味着(0,1,2,3,4,5，.)对于分区1，(0,1,2,3,4,5，.)对于分区2，(0,1,2,3,4,5，.)用于分区3等等。我希望为dataf
浏览 0提问于2019-06-06得票数 6
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我有一些以时间为索引的数据帧中的时间序列数据。索引被排序，数据存储在多个拼花文件中，每个文件中有一天的数据。我使用dask 2.9.1在我的实际数据中，我有一个拼花文件公关日。
文件是通过从使用时间戳作为索引
浏览 1提问于2020-01-02得票数 1
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我有Dask系列的Dask数据帧。但是，使用loc[0]会导致另一个dask系列。使用to_frame也不起作用，因为结果是"Dask系列Dask数据帧的Dask数据帧“。下面是一个使用Dask系列Pandas数据帧的最小示例(不完全相同，但说明了问题)：
import pandas as
浏览 3提问于2020-02-03得票数 1
问题: DASK数据帧返回多行的pandas数据帧，每行都有相同的索引：我正在阅读许多拼图文件：拼图文件中的每一行都有一个数组似乎在调用具体行时，
浏览 48提问于2019-06-05得票数 0
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dask版本1.1.4过滤后的dask.dataframe似乎将行保留在原始分区中。如果一个分区的所有行都被过滤掉，那么分区将保持为空，但仍保留在生成的dask.dataframe中。如果len(第一个分区)<
浏览 0提问于2019-07-03得票数 1
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我正在通过运行一个本地集群，在我的笔记本电脑上运行一个有四个工作人员的本地集群来尝试Dask。我在工人之间分发Pandas数据，但是当我在他们上运行一个函数时，我从仪表板上看到，实际上只使用了其中的一个。from distributed import Clientdd = client.scatter(df, broadcast=True) # df is a pandas Da
浏览 0提问于2019-05-03得票数 0
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1)因此，我的问题是，为什么这些简单的操作会使用Dask Dataframe来破坏内存的使用，但是当我使用Pandas Dataframe将所有内容加载到内存中时却能很好地工作？我注意到了npartitions=1，我在文档中看到read_parquet“将Parquet数据目录读取到Dask.dataframe中，每个分区只有一个文件”。在我的例子中，听起来我正
浏览 0提问于2018-12-24得票数 6
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我只是想通过一个特定的列来订购dataframe。my_ddfnpartitions=1
headers .....这是df.sort_values(columns, ascending=False).head(n)pandas官方dask文档中的一个例子--只有pandas -- DASK答案-- --我不想把它设置为索引，因为我只想拥有当前的索引</em
浏览 5提问于2021-01-27得票数 2
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我非常熟悉熊猫的数据格式，但是我对Dask非常陌生，所以我仍然试图把我的代码并行化。我已经用熊猫和熊猫获得了我想要的结果，所以我想弄清楚的是，我是否可以扩大任务的规模，或者用达斯克来加速它。假设我的dataframe有日期时间作为非唯一索引、值列和id列。在我的例子中，有时索引值并不是唯一的，所以作为一个平手，我想使用id列。具有最大id数<em
浏览 2提问于2021-12-16得票数 3
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如何将列表或numpy数组作为列添加到dataframe中？当我尝试使用常规的熊猫语法df['x']=x时，它会给我一个TypeError: Column assignment doesn't support type list错误。
浏览 14提问于2022-08-20得票数 0
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我正在尝试使用dask读取大量数据，如下所示虽然这很好用，并且我得到了一组分区，但由于某些原因，每当我尝试设置和索引时，如下所示：
df = dd.read_csv('some_file.txt', sep = '|', header
浏览 3提问于2016-03-18得票数 0
在这个bug报告中：https://github.com/dask/dask/issues/8319我有一个解决以下问题的方法。由于这似乎超出了该bug报告的范围，因此我将在这里询问最初的问题： import pandas as pddf = pd.DataFrameversion
ddf = <e
浏览 25提问于2021-11-02得票数 0
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问题综述我怎样才能从一袋潘达斯DataFrames变成一只达克DataFrame？长版最小工作示例impo
浏览 10提问于2019-12-13得票数 3
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我对达斯克并不熟悉，我认为这将是一个简单的任务。我希望从多个csv文件中加载数据，并将其合并到一个Dask数据框架中。在本例中，有5个csv文件，每个文件包含10,000行数据。显然，我想给合并的dataframe一个唯一的索引。所以我做了这个：dataframes =
浏览 1提问于2020-04-23得票数 3
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我一直在使用dask对多个csv文件执行数据清理。import Client
cols_to_keep = ["barcode", "salesdate", "storecode", "quantity我的.parquet文件不是问题所在，我可以使用pandas的read_parquet()方法加载这些文件。从dask实用程序中</em
浏览 7提问于2018-08-08得票数 1
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