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因此，在处理大数据方面，我是个新手。我正在处理一个 60GB 的 CSV 文件，所以我决定尝试一下 Dask，因为它会生成 pandas 数据帧。这可能是一个愚蠢的问题，但请耐心等待，我只需要朝着正确的方向稍微插入一下......
所以我明白为什么使用“计算”方法的以下查询会很慢(惰性计算):
df.loc[1:5 ,'enaging_user_following_count'].compute()
顺便说一句，计算需要 10 分钟。
但我不明白的是为什么以下代码使用“head”方法在不到两秒内打印输出(即，在这种情况下，我要求 250 行，而前面的代码片段只是5 行):
df.loc[50:300 , 'enaging_user_following_count'].head(250)
为什么“head”方法不用很长时间？我觉得我在这里遗漏了一些东西，因为与使用“计算”方法相比，我能够在更短的时间内提取大量行。还是在其他情况下使用的计算方法？
注意:我试图阅读文档，但没有解释为什么 head() 很快。
最佳答案
半年前我就玩过这个。 .head() 不会检查所有分区，而只是检查第一个分区。没有同步开销等，所以速度非常快，但没有考虑整个数据集。
你可以试试
df.loc[-251: , 'enaging_user_following_count'].head(250)
IIRC 你应该得到第一个分区的最后 250 个条目而不是实际的最后索引。
如果你尝试类似的东西
df.loc[conditionThatIsOnlyFulfilledOnPartition3 , 'enaging_user_following_count'].head(250)
您收到 head 找不到 250 个样本的错误。
如果您实际上只想要前几个条目，但是它非常快:)
关于python - 为什么 compute() 方法对于 Dask 数据帧很慢，而 head() 方法很快？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/62668802/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！