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作为解决方法，我将 Dask 数据帧转换为 Pandas 数据帧，在 Pandas 数据帧上运行 ewm，然后将它们转换回 Dask 以供以后进行更多内存密集型操作。不是最有效率的。
对此有更好的策略吗？
最佳答案
您可以使用各种较低级别的通用函数来构建 Dask Dataframe 函数，例如 map_partitions、自定义聚合、滚动等。
这里有更多信息:https://docs.dask.org/en/latest/best-practices.html#learn-techniques-for-customization
关于python - 在 Dask 中使用尚未实现的 Pandas 函数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56408339/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！