个人中心
文章发布
退出
作者热门文章
- html - 出于某种原因，IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好？
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景？
26
4
如果我有一个已经索引的 Dask 数据框
>>> A.divisions
(None, None)
>>> A.npartitions
1
我想设置分区，到目前为止我正在做
A.reset_index().set_index("index", divisions=sorted(divisions))
因为 A.repartition(divisions=sorted(divisions)) 提示“旧分区和新分区的左侧不同”。有没有更好的办法？
最佳答案
从 dask.__version__ == '0.16.0' 开始，如果您碰巧知道现有数据帧的划分，您可以直接分配它们。
A.divisions = tuple(divisions)
关于dask - 在 Dask 数据帧中的现有索引上设置分区，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/47850158/
26
4
0
如果我有一个依赖于某些全局或其他常量的函数，如下所示: x = 123 def f(partition): return partition + x # note that x is def
我们可以通过哪些方式在 Dask Arrays 中执行项目分配？即使是一个非常简单的项目分配，如:a[0] = 2 不起作用。 最佳答案 正确的。这是文档中提到的第一个限制。 通常，涉及 for 循环
[mapr@impetus-i0057 latest_code_deepak]$ dask-worker 172.26.32.37:8786 distributed.nanny - INFO -
我正在构建一个 FastAPI 应用程序，它将为 Dask 数组的 block 提供服务。我想利用 FastAPI's asynchronous functionality旁边Dask-distrib
在延迟数据帧处理的几个阶段之后，我需要在保存数据帧之前对其进行重新分区。但是，.repartition() 方法要求我知道分区的数量(而不是分区的大小)，这取决于处理后数据的大小，这是未知的。 我想我
我正在努力转换 dask.bag将字典放入 dask.delayed pandas.DataFrames进入决赛 dask.dataframe 我有一个函数 (make_dict) 将文件读入一个相当
我正在尝试使用 dask_cudf/dask 读取单个大型 parquet 文件(大小 > gpu_size)，但它目前正在读取它到一个分区中，我猜这是从文档字符串推断出的预期行为: dask.dat
当启动一个 dask 分布式本地集群时，您可以为 dashboard_address 设置一个随机端口或地址。 如果稍后获取scheduler对象。有没有办法提取仪表板的地址。 我有这个: clust
我有一个 dask 数据框，由 parquet 支持。它有 1.31 亿行，当我对整个帧执行一些基本操作时，它们需要几分钟。 df = dd.read_parquet('data_*.pqt') un
我正在使用 24 个 vCPU 的谷歌云计算实例。运行代码如下 import dask.dataframe as dd from distributed import Client client =
我正在尝试在多台机器上分发一个大型 Dask 数据帧，以便(稍后)在数据帧上进行分布式计算。我为此使用了 dask-distributed。 我看到的所有 dask 分布式示例/文档都是从网络资源(h
我在 Django 服务器后面使用 Dask，这里总结了我的基本设置:https://github.com/MoonVision/django-dask-demo/可以在这里找到 Dask 客户端:h
我有以下格式的 Dask DataFrame: date hour device param value 20190701 21 dev_01 att_1 0.00
我正在尝试使用 dask 而不是 Pandas，因为我有 2.6gb csv 文件。 我加载它，我想删除一列。但似乎无论是 drop 方法 df.drop('column') 或切片 df[ : ,
我有一个比我的内存大得多的文本文件。我想按字典顺序对该文件的行进行排序。我知道如何手动完成: 分成适合内存的块 对块进行排序 合并块 我想用 dask 来做。我认为处理大量数据将是 dask 的一个用
使用 Dask 的分布式调度程序时，我有一个正在远程工作人员上运行的任务，我想停止该任务。 我该如何阻止？我知道取消方法，但如果任务已经开始执行，这似乎不起作用。 最佳答案 如果它还没有运行 如果任务
我需要将一个非常大的 dask.bag 的元素提交到一个非线程安全的存储区，即我需要类似的东西 for x in dbag: store.add(x) 我无法使用compute，因为包太大，无
如果我有一个已经索引的 Dask 数据框 >>> A.divisions (None, None) >>> A.npartitions 1 我想设置分区，到目前为止我正在做 A.reset_index
根据 this回答，如果 Dask 知道数据帧的索引已排序，则 Dask 数据帧可以执行智能索引。 如果索引已排序，我如何让 Dask 知道？ 在我的具体情况下，我正在做这样的事情: for sour
我想从具有特定数量的工作人员的 python 启动本地集群，然后将客户端连接到它。 cluster = LocalCluster(n_workers=8, ip='127.0.0.1') client
我是一名优秀的程序员,十分优秀！