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dask
的新手,当我在 dask
数据帧中读取它时,我有一个 1GB
CSV 文件,它在我更改后创建了大约 50 个分区当我写入文件时,它会创建与分区一样多的文件。
有没有办法将所有分区写入单个 CSV 文件,有没有办法访问分区?
谢谢。
最佳答案
不,Dask.dataframe.to_csv 仅将 CSV 文件写入不同的文件,每个分区一个文件。但是,有一些方法可以解决这个问题。
也许只是在 dask.dataframe 写入文件后连接文件?这在性能方面可能接近最佳。
df.to_csv('/path/to/myfiles.*.csv')
from glob import glob
filenames = glob('/path/to/myfiles.*.csv')
with open('outfile.csv', 'w') as out:
for fn in filenames:
with open(fn) as f:
out.write(f.read()) # maybe add endline here as well?
但是,您可以使用 dask.delayed 自己执行此操作, 由 using dask.delayed alongside dataframes
这为您提供了一个延迟值列表,您可以随意使用它们:
list_of_delayed_values = df.to_delayed()
然后由您来构建计算以将这些分区顺序写入单个文件。这并不难做到,但会导致调度程序上的一些备份。
编辑 1:(2019 年 10 月 23 日)
在 Dask 2.6.x 中,有一个参数为 single_file
。默认情况下,它是 False
。您可以将其设置为 True
以在不使用 df.compute()
的情况下获取单个文件输出。
例如:
df.to_csv('/path/to/myfiles.csv', single_file = True)
关于python - 将 Dask 分区写入单个文件,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/39566809/
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