dask

1зной

1ответ

ОЗУ с DASK и функцией from_pandas

Я пытаюсь использовать пакет DASK в Python 3.4, чтобы избежать проблем с ОЗУ с большими наборами данных, но я заметил проблему. Использование native fucntion "read_csv" Я загружаю большой набор данных

python pandas ram dask 2016-07-04

---

1зной

2ответ

однопроходное преобразование данных с использованием dask, чтобы сделать то же самое, что и базовый пример pandas

Im пытается понять, как dask может помочь мне преобразовать данные на огромном наборе данных. Задача, которую мне нужно выполнить, приведена в примере ниже в пандах. import pandas as pd pdf = pd.Data

python pandas dask 2016-07-06

---

2зной

1ответ

Как избежать пустого результата с помощью `Bag.take (n)` при использовании dask?

Контекст: Документация Dask четко указывает, что Bag.take() будет собираться только из первого раздела. Однако при использовании фильтра может случиться, что первый раздел пуст, а другие нет. Вопрос:

python bag dask 2016-07-07

---

0зной

1ответ

Сохранение данных dask в формате bcolz

Документация dask гласит: «BColz - это накопитель на диске, chunked, сжатый столбец. Эти атрибуты делают его очень привлекательным для dask.dataframe, который может работать особенно хорошо на нем. сп

python dask bcolz 2016-07-11

---

2зной

1ответ

Как я могу выбрать данные из фрейма данных dask по списку индексов?

Предположим, у меня есть следующий файл данных dask. dict_ = {'A':[1,2,3,4,5,6,7], 'B':[2,3,4,5,6,7,8], 'index':['x1', 'a2', 'x3', 'c4', 'x5', 'y6', 'x7']} pdf = pd.DataFrame(dict_) pdf = pdf.set_in

python indexing dask 2016-07-12

---