应用于dask包的更改操作顺序
Dask是一个用于并行计算的灵活的开源Python库。它提供了一种简单且高效的方式来处理大规模数据集，并且可以在单机或分布式集群上运行。在Dask中，更改操作顺序是指对计算图中任务的执行顺序进行调整，以优化计算性能和资源利用。
更改操作顺序在Dask中非常重要，因为它可以影响到计算的效率和性能。通过合理调整操作的顺序，可以减少数据的传输和重复计算，从而提高整体的计算速度。
在Dask中，可以通过以下几种方式来更改操作的顺序：
- 任务调度：Dask使用任务调度器来决定任务的执行顺序。可以使用不同的调度器来调整任务的执行策略，例如先进先出调度器（FIFO）、最小运算量优先调度器（SMallest），或者自定义调度器。根据任务的依赖关系和计算资源的可用性，选择合适的调度器可以提高计算的效率。
- 数据本地性：在分布式环境中，数据的位置对计算性能有很大影响。Dask提供了数据本地性调度器，可以将任务调度到与数据位置相近的计算节点上执行，减少数据传输的开销。
- 任务合并：Dask支持将多个小任务合并为一个大任务，减少任务调度和通信的开销。通过合并任务，可以减少计算图中的节点数量，提高计算效率。
- 缓存和持久化：Dask可以将计算结果缓存到内存或磁盘中，以便在后续的计算中复用。通过缓存和持久化，可以避免重复计算，提高计算速度。
应用场景：
Dask适用于需要处理大规模数据集的计算任务，特别是当数据无法完全加载到内存中时。它可以与其他Python库（如NumPy、Pandas和Scikit-learn）无缝集成，提供高性能的并行计算能力。常见的应用场景包括数据清洗、数据分析、机器学习、模拟和优化等。
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我有这个Dask mask代码，当incol的值为1时，它在Dask数据帧中设置3： ddf['outcol'] = ddf['incol'].mask(ddf['incol'] == 1, 3) 现在，我必须替换给定50个条件的值，例如： if `incol` == 1 then set 3
if `incol` == 2 then set 8
: : :
: : : 有没有可能在一条Dask语句中做到这一点(不必是mask)？
浏览 16提问于2021-04-04得票数 1
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我需要通过连接两个数组(最好是dask数组)为dask创建一个多索引。我为numpy找到了以下解决方案，但正在寻找dask解决方案 cols=100000
index = np.array([x1 + x2 +x3 for x1,x2,x3 in zip(repeat(1,cols ).astype('str'),repeat('-',cols ),repeat(1,cols ).astype('str'))]) 如果我传递给它da.from_array()，它会在+两个数组时停止。 我也尝试过np.core.defchararray.add(
浏览 5提问于2019-04-26得票数 0
我正在尝试建立一个具有JupyterHub和S3持久性的EMR集群。我有以下分类：
{
"Classification": "jupyter-s3-conf",
"Properties": {
"s3.persistence.enabled": "true",
"s3.persistence.bucket": "my-persistence-bucket"
}
}
我正在按
浏览 1提问于2019-08-07得票数 0
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1回答
我在ETL中使用dask而不是pandas，即从S3存储桶中读取CSV，然后进行一些所需的转换。Until here - dask读取和应用转换的速度比pandas快！
最后，我使用to_sql将转换后的数据转储到Redshift。在dask中这个to_sql转储比在pandas中花费更多的时间。
有没有可能缩短这段时间？如果不是，为什么在这种情况下dask比熊猫慢？
浏览 2提问于2021-09-27得票数 1
我使用带有自定义拓扑的Mininet和RYU-REST控制器"ofctl-rest.py“。在交换机中安装一些流条目、在网络上发送一些分组并捕获业务之后，我认识到交换机不会减少ip层中的ttl字段。我计算出，我必须告诉交换机减少ttl字段(从OpenFlow版本1.1开始，这是可能的)。为此，我尝试使用"type"："DEC_NW_TTL“行，但它不起作用。我的compleate命令如下所示：
curl -X POST -d '{
"dpid": 1,
"cookie": 1,
"cooki
浏览 1提问于2015-10-24得票数 1
1回答
我是Pandas和Dask的新手，dataframes包着熊猫的数据文件，并共享大多数相同的函数调用。
我使用Dask来排序(Set_index)一个庞大的csv文件~1,000,000行~100列。排序之后，我使用itertuples()获取每个dataframe行，并将其与数据库中具有大约1,000,000行~100列的行进行比较。
但是它运行得很慢(大约需要8个小时)，有更快的方法吗？
我之所以使用dask，是因为它可以对非常大的csv文件进行排序，并且具有灵活的csv解析引擎。它还允许我在dataset上运行更高级的操作，并在将来解析更多的数据格式
我可以预先预测csv，但我想看看Da
浏览 3提问于2020-01-31得票数 0
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在python中，我如何将数组的子集写入磁盘，而不将整个数组保存在内存中？ xarray输入/输出文档指出，除非通过dask.array流式传输，否则xarray不支持增量写入，仅支持增量读取。(此外，修改数据集仅影响内存中的副本，而不影响连接的文件。)dask文档建议在每次操作后保存整个数组？
浏览 11提问于2019-04-08得票数 1
使用基本CLI方法(即dask-scheduler、dask- worker )设置分布式dask集群时，dask调度器节点是否也需要与worker节点相同的环境(例如包)？我有一个docker集群，使用NVIDIA Jetson AGX (Arm64v8 + GPU)单元作为工作程序，使用Intelx86-64服务器作为调度器(没有GPU)，因此不容易(如果不可能)拥有相同的环境。请求将主要来自Jetson单位提供的Jupyter笔记本电脑。因此，请求和计算环境是相同的(不同的容器，但相同的图像)，只是调度器不同。
浏览 0提问于2020-11-16得票数 0
我真的很喜欢使用Dask。
有没有一种方法可以强制延迟对象在应用延迟函数之前要求计算它的所有参数？
简单的示例(使用集合的用例更有趣)：
def inc(x, y):
return x + y
dinc = dask.delayed(inc, pure=True)
类似这样的东西
def inc(x, y):
if hasattr(x, compute):
x = x.compute()
if hasattr(y, compute):
y = y.compute()
return x + y
dinc = dask.delay
浏览 0提问于2017-01-30得票数 1
1回答
如何安装dask_cudf？
、、、、
我在终端中使用以下代码行来安装rapids，然后安装dask cudf： conda create -n rapids-core-0.14 -c rapidsai -c nvidia -c conda-forge \
-c defaults rapids=0.14 python=3.7 cudatoolkit=10.1
conda activate rapids-core-0.14
conda install -c rapidsai dask-cudf 但是当我要将dask_cudf导入python笔记本时： import dask_cudf 我得到以下错误： ----------
浏览 100提问于2021-01-20得票数 0
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1回答
我有一个非常大的(150米行-30 RAM内存)数据格式。我做一个组(大约40个组)，并对每个组应用一个函数。每件事都需要30分钟的时间。下面是我使用的代码：
df = df.groupby(by='date').apply(func=my_func)
由于这些操作不是相互依赖的，所以我想我应该使用Dask分别并行处理每个组。
所以我使用这个代码：
from dask import dataframe as dd
df_dask = dd.from_pandas(df_pandas, npartitions=40)
template = pd.DataFrame(colu
浏览 5提问于2019-10-21得票数 0
1回答
我有下面的代码。使用dask distributed读取100个json文件：(Workers:5核:5内存: 50.00 GB) from dask.distributed import Client
import dask.dataframe as dd
client = Client('xxxxxxxx:8786')
df = dd.read_json('gs://xxxxxx/2018-04-18/data-*.json')
df = client.persist(df) 当我运行代码时，我只看到一个worker负责read_js
浏览 8提问于2019-04-16得票数 2
为什么当conda说安装了1.20.1时，Python会在我的dask env中加载numpy 1.20.0？
(dask) ➜ dask: conda list -n dask | grep numpy
numpy 1.20.1 py38h18fd61f_0 conda-forge
(dask) ➜ dask: python
Python 3.8.8 | packaged by conda-forge | (default, Feb 20 2021, 16:22:27)
[GCC 9.3.0] on linux
Typ
浏览 1提问于2021-04-07得票数 0
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1回答
带期货的Dask计算子图
、、、
我想提交一个dask任务，它将执行以下操作：
使用dask.bag (def fakejob)构建一个懒惰的dask图
计算1中的图形，并将其保存到拼花中(将此部分去掉，只是一个动机)。
我需要对多个输入这样做，所以我一直试图像这样使用dask.distributed的未来特性。
from dask.distributed import Client
client = Client(processes=True)
def fakejob(path):
return (
dask.bag
.read_text(path)
浏览 3提问于2017-07-26得票数 2
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我刚刚开始使用dask，我仍然对如何使用多个线程或使用集群来执行简单的熊猫任务感到困惑。
让我们以pandas.merge()和dask数据格式为例。
import dask.dataframe as dd
df1 = dd.read_csv("file1.csv")
df2 = dd.read_csv("file2.csv")
df3 = dd.merge(df1, df2)
现在，假设我在我的笔记本电脑上运行这个，它有4个核心。如何为此任务分配4个线程？
这样做的正确方法似乎是：
dask.set_options(get=dask.threaded.ge
浏览 4提问于2016-10-14得票数 6
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我正在尝试读取多个CSV文件，每个文件大约15 GB，使用dask read_csv。在执行此任务时，dask将特定的列解释为float，但是它有一些字符串类型的值，后来当我尝试执行某些操作时，它失败了，说明它无法将字符串转换为float。因此，我使用dtype=str参数将所有列作为字符串读取。现在，我希望将特定的列转换为numeric with errors=‘column’，以便那些包含字符串的记录被转换为浮点型值，而其余的记录被正确地转换为浮点型。您能告诉我如何使用dask来实现这一点吗？ 我已经尝试过了: astype转换 import dask.dataframe as dd
d
浏览 60提问于2019-06-26得票数 7
pip支持在从互联网安装Python包的同时安装额外组件，例如，
pip install dask[all]
pip install "dask[all] @ git+https://github.com/dask/dask"
但是，它支持从本地Python包安装时安装额外的组件吗？例如，如果我将dask Python包下载到本地，如何使用特定的额外组件安装它？
浏览 3提问于2021-03-09得票数 0
我有下面的代码，1)从gcs bucket导入csv文件，2)对它做一些etl，3)在写dask df to_csv之前将它转换成dask df。一切都按计划进行，直到最后，当我在gcs存储桶中写回csv时得到一个KeyError: 'gs'。
这是我的代码--谁能帮我弄明白这个关键错误是从哪里来的？
def stage1_1ph_prod_master(data, context):
from google.cloud import storage
import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
浏览 10提问于2019-07-19得票数 0
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既然函数read_metadata与旧版本不兼容，为什么the commit 7138f470f0e55f2ebdb7638ddc4dfe2e78671403没有触发新的主要版本的dask？提交引入了4个值的返回，但旧版本只返回3个。根据semantic versioning的说法，这是正确的行为。 因为那个提交，cudf被破坏了。 问题中的代码： >>> import cudf
>>> import dask_cudf
>>> dask_cudf.from_cudf(cudf.DataFrame({'a':[1,2,3]
浏览 15提问于2020-08-18得票数 0
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问题综述
短版
我怎样才能从一袋潘达斯DataFrames变成一只达克DataFrame？
长版
我有许多文件无法被dask.dataframe的各种read函数(例如dd.read_csv或dd.read_parquet)读取。我有自己的函数，可以将它们读入Pandas DataFrames (函数一次只对一个文件工作，类似于pd.read_csv)。我想让所有这些单一的熊猫DataFrames在一个大达克DataFrame。
最小工作示例
下面是一些CSV数据示例(我的数据实际上并不在CSV中，但在这里使用它是为了方便示例)。要创建一个最低限度的工作示例，可以将其保存为CSV并复制几个副本
浏览 10提问于2019-12-13得票数 3
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1回答
应用dask群元数据的顺序
、、、、
在dask中，我得到了一个错误："ValueError:计算数据中的列与所提供的列的元数据顺序中的列不匹配“
这对我来说没有意义，因为我确实提供了正确的元数据。因为它是在一个小块中提供的，所以它没有被订购。
下面是一个最低限度的工作示例：
from datetime import date
import pandas as pd
import numpy as np
from dask import delayed
import dask.dataframe as dsk
# Making example data
values = pd.DataFrame({'date&#
浏览 11提问于2022-05-09得票数 2
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dask.bag.read_text()是否保留行顺序？从多个文件读取时，它是否仍然保存？
bag = db.read_text('program.log')
bag = db.read_text(['program.log', 'program.log.1'])
浏览 2提问于2016-09-23得票数 0
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如何避免任务图中的大对象
、、、
我正在使用dask.distributed运行模拟。我的模型定义在一个延迟函数中，并且我堆叠了几个实现。下面的代码片段中给出了我所做工作的简化版本：
import numpy as np
import xarray as xr
import dask.array as da
import dask
from dask.distributed import Client
from itertools import repeat
@dask.delayed
def run_model(n_time,a,b):
result = np.array([a*np.random.randn(n
浏览 7提问于2018-08-27得票数 2
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1回答
我需要读取mongo_db转储BSON文件。
我正在考虑如何通过编写自定义的DASK bson_reader来读取这些文件。
问题是解析mongo_db BSON文件并遍历所有文件。当迭代时，BSON需要找到BSON块的结尾，以分离每个文件块并防止将整个文件加载到内存中。pymongo bson模块可以做到这一点，但是只返回一个文件迭代器，这个迭代器不能用于例如:dask.bug.load_csv(文件).map(迭代器)。
写自定义dask.bug.bson_read的样板是什么？或者有什么想法？
浏览 2提问于2020-03-12得票数 0
1回答
我正在尝试将我的应用程序的一部分从pandas移植到dask，但在dask DataFrame上的groupby中使用lamdba函数时遇到了障碍。
import dask.dataframe as dd
dask_df = dd.from_pandas(pandasDataFrame, npartitions=2)
dask_df = dask_df.groupby(
['one', 'two', 'three', 'four'],
浏览 3提问于2016-11-28得票数 6
3回答
R中是否有与Python的dask相同的包？专门用于在一台机器上运行大于内存的数据集上的机器学习算法。
链接到Python的Dask页面：
来自达斯克的网站：
达克本地缩放Python
Dask为分析提供了高级的并行性，为您喜欢的工具提供了规模上的性能。
达斯克的调度器已经在世界上一些最大的超级计算机上进行了测试，规模可达千节点集群，其算法已经过测试。
但你不需要一个庞大的集群才能开始。带有调度器的Dask船，设计用于个人机器上。今天，许多人使用Dask在笔记本电脑上进行计算，使用多个核进行计算，使用磁盘进行多余的存储。
浏览 1提问于2018-06-27得票数 13
我有一个使用dask的相当简单的程序
import dask.array as darray
import numpy as np
X = np.array([[1.,2.,3.],
[4.,5.,6.],
[7.,8.,9.]])
arr = darray.from_array(X)
arr = arr[:,0]
a = darray.min(arr)
b = darray.max(arr)
quantiles = darray.linspace(a, b, 4)
print(np.array(quantiles))
运行此程序会导致
浏览 0提问于2020-05-04得票数 0
我正在使用Dask数组生成分布在几个节点中的大型(65kx65kx3) 3D信号。在下一步中，我需要使用存储在Dask包中的切片从这个数组中提取几千个瓦片。我的代码如下所示： import dask.array as da
import dask.bag as db
from dask.distributed import Client
def pick_tile(window, signal):
return np.array(surface[window])
def computation_on_tile(signal_tile):
# do some rather s
浏览 16提问于2020-01-15得票数 1
1回答
我是Dask库的新手，我想知道如果我们在两个系统上使用dask实现并行计算，那么我们应用计算的数据框架是否存储在这两个系统上？并行计算究竟是如何进行的，文档中并不清楚。
浏览 0提问于2018-07-03得票数 0
1回答
Dask；使用apply更新变量
、、、、
在pandas中，您可以使用或方法，而不是返回DataFrame或Series的更新视图，更新函数传入的numpy数组。例如：
In[1]: df = pd.DataFrame({'x': [1,2,3,4,5]})
In[2]: count = np.array([0])
In[3]: def increment(row, count):
count[0] += row
In[4]: df.x.map(lambda row: increment(row, count))
Out[4]:
x
0 None
1 None
2 None
浏览 3提问于2017-04-01得票数 1
1回答
如何设置分类类型的索引？
、、、
考虑到这个Dask DataFrame：
Dask DataFrame Structure:
date value symbol
npartitions=2
object int64 category[known]
... ...
... ...
Dask Name: from-delayed, 6 tasks2130
我如何才能在“符号”列(这是类别[已知))上set_index？
df = df.set
浏览 0提问于2018-11-24得票数 6
回答已采纳
在Dask Array中，块和块有什么区别吗？ 在文档中，这两个似乎是同义词。例如，here (在列表项#3，他们说块而不是块)或here。
浏览 42提问于2020-11-24得票数 1
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3回答
在码头映像中安装pydrill
、、、、
我有一个基于alpine的坞文件，它用conda安装了几个包。最后，使用pydrill安装pip，因为没有安装conda。
from jcrist/alpine-dask
RUN /opt/conda/bin/conda update -n base -c defaults conda -y
RUN /opt/conda/bin/conda update dask
RUN /opt/conda/bin/conda install -c conda-forge dask-ml
RUN /opt/conda/bin/conda install scikit-learn -y
RUN /opt/c
浏览 5提问于2021-05-06得票数 3
回答已采纳
我有一个应用于熊猫数据文件的功能，我正在考虑使用dask来提高性能。
这是我现有的代码：
df.reset_index(
level=0,
inplace=True,
)
df = df.sort_index().groupby(
['col1', 'col2', 'col3'],
as_index=False).apply(
myfunction
)
我正在尝试将其转换为dask语法，并设法实现：
from dask import
浏览 1提问于2018-12-13得票数 1
回答已采纳
让我们考虑记录为一组netcdf文件的大型数据集，如下面的代码所创建的：
import xarray as xr
import numpy as np
import dask
from scipy.stats import median_absolute_deviation
import os
n_epochs = 200
n_times = 1500
n_series = 10000
def some_process_generating_sequential_data_epochs():
return np.random.rand(n_series, n_times)
os.m
浏览 3提问于2020-03-05得票数 0
我使用这样的pip安装了：
pip install dask
当我尝试执行import dask.dataframe as dd时，我会得到以下错误消息：
>>> import dask.dataframe as dd
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/path/to/venv/lib/python2.7/site-packages/dask/__init__.py", line 5, in
浏览 9提问于2017-01-03得票数 22
回答已采纳
在OpenFlow协议中，我们有一个流表(或多个流表)。switich中的每个流表包含一组流条目。每个流条目包含报头字段、计数器和一组要应用的指令或动作。指令类似于"add this action to action set“(write-actions指令)或"clear action set”(clear-actions指令)，而动作类似于"output to port X“(output操作)或"drop this packet”(drop操作)。但是如何工作呢？流条目中到底是什么，是操作还是指令？或者两者都是？动作集到底是什么？有人能给我举个用这些术语的
浏览 2提问于2016-10-15得票数 3
我们尝试在提供AWS管理的星火集群时，使用Dask文档中本页中的说明和指南：来部署Dask。我们发现，在上面的链接中提供的引导操作只将Dask组件部署到主节点，而不是工作人员。理想的情况下，纱线将部署所需的包装为达斯克所有的工人。
我已经提供了下面的引导操作代码。
有没有其他人见过这种情况，并/或可以建议如何解决这个问题？
引导操作代码如下：
#!/bin/bash
HELP="Usage: bootstrap-dask [OPTIONS]
Example AWS EMR Bootstrap Action to install and configure Dask and Jupyt
浏览 3提问于2020-01-17得票数 2
我试图使用requirements.txt导入AWS (气流)上的dask包，方法是在文件中添加"dask==2022.6.0“行。不仅导入不起作用，其他包也不再被导入。就像MWAA不再识别requirements.txt文件一样。有人遇到过这个吗？
浏览 3提问于2022-07-06得票数 0
1回答
使用对接组合的本地dask集群
、、、、
我想要创建一个包含我们公司分析工具链的docker-compose.yml。为此目的，我加上达斯克。码头-compoe.yml看起来是这样的：
docker-compose.yml
version: '3'
services:
jupyter:
build: docker/jupyter/.
ports:
- "8899:8899"
depends_on:
- dask-scheduler
- dask-worker
volumes:
- ./notebooks:/notebo
浏览 1提问于2020-06-12得票数 4
回答已采纳
1回答
我希望对时间序列使用模板匹配，并且我希望能够将其移植到非常大的数据集。目标是在相对较长的时间序列中寻找许多相对较短的一维模式。关于如何在Dask中做到这一点，有什么建议吗？我的意思是像这样的东西有很多other和split_every等于或小于other的长度……
谢谢!
浏览 2提问于2019-10-18得票数 0
我在Windows中使用Delayed和Futures正确地使用了Dask.distributed，但今天在使用以下命令更新我的anaconda环境后遇到了问题： conda update conda
conda update anaconda
conda update spyder 以前起作用的东西现在不起作用了。甚至下面这段简单的代码也不能工作： from dask.distributed import Client
client = Client(n_workers=4)
from time import sleep
def inc(x):
sleep(1)
re
浏览 10提问于2020-03-27得票数 1
回答已采纳
1回答
有谁能解释一下如何纠正这个错误吗？
我在哪里能得到达斯克的详细信息？
它能代替熊猫吗。
它与其他数据格式有什么不同，处理速度快吗？
代码：
import dask.dataframe as dd
df = dd.demo.make_timeseries('2000-01-01', '2000-12-31', freq='10s', partition_freq='1M',dtypes={'name': str, 'id': int, 'x': fl
浏览 0提问于2018-05-22得票数 0
1回答
如果我有一个类似于dask_array_object.blocks.ravel()的操作，并对由此产生的块进行迭代：
dask.array<blocks, shape=(156, 156, 2126), dtype=float32, chunksize=(156, 156, 2126), chunktype=numpy.ndarray>,
dask.array<blocks, shape=(156, 156, 2126), dtype=float32, chunksize=(156, 156, 2126), chunktype=numpy.ndarray>,
da
浏览 5提问于2022-02-18得票数 0
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1回答
我想问一问，由于还不支持并行化的dask函数()，是否有一种方法可以在中重新构造np.reshape数组。
浏览 4提问于2017-08-03得票数 3
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以下是我尝试过的：
dask_rf = dd.from_pandas(pd.read_sql('select ...)', conn_cx_Oracle), npartitions = 10)
这给了我一个“大对象”警告，并建议使用client.scatter。问题是，client.scatter似乎需要先将数据加载到Pandas数据中，这就是为什么我首先使用Dask，因为RAM的限制。
Oracle表太大，无法使用Dask的read_sql_table读取，因为read_sql_table不以任何方式过滤表。
想法？不适用于我的用例？
下面以及在研究了如何做到这一点之后，我尝
浏览 1提问于2019-08-12得票数 0
这与前面关于如何跨多个列扩展基于列表的列的问题类似，但我看到的解决方案似乎不适用于Dask。请注意，我正在使用的真正的DFs太大，无法保存在内存中，因此不能首先转换为pandas。 我有一个包含列表的df with列： df = pd.DataFrame({'a': [np.random.randint(100, size=4) for _ in range(20)]})
dask_df = dd.from_pandas(df, chunksize=10)
dask_df['a'].compute()
0 [52, 38, 59, 78]
1
浏览 27提问于2021-09-29得票数 3
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TLDR：我从一个dask包创建了一个dataframe。dask dataframe将每个观察(事件)作为一列对待。因此，我没有为每个事件设置行数据，而是为每个事件设置了一列。其目标是将列转换为行，就像熊猫可以使用df.T转换数据格式一样。
Details：我有。为了达到我的起点，下面是将json从磁盘读入dask.bag并将其转换为dask.dataframe的代码
import dask.bag as db
import dask.dataframe as dd
import json
b = db.read_text('./sampleTwitter.json').
浏览 7提问于2016-08-04得票数 4
回答已采纳
我安装了dask、dask-core和dask geopandas，如下所示： dask 2021.7.1 pyhd8ed1ab_0 conda-forge
dask-core 2021.7.1 pyhd8ed1ab_0 conda-forge
dask-geopandas 0.1.0a4 pypi_0 pypi 然而，在导入时，我一直收到一条错误消息： "ModuleNotFoundError:
浏览 158提问于2021-07-28得票数 0
回答已采纳
我正在尝试使用dask_image.imread.imread()将大量图像加载到dask数组中。
from dask_image.imread import imread as dask_read
from pathlib import Path
file_path = Path('/path/to/folder/')
region_name = 'R0000'
ch_name = 'C01'
channel_array = dask_read(file_path / f'*{region_name}*{ch_name}*.tif&#
浏览 2提问于2022-10-11得票数 1
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