并行化Dask聚合
创始人
2024-12-18 17:00:05
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以下是一个使用Dask进行并行化聚合的示例代码：

import dask.dataframe as dd

# 创建一个Dask DataFrame
df = dd.read_csv('data.csv')

# 按照某一列进行分组聚合
grouped = df.groupby('column_name')

# 并行化聚合操作
result = grouped['numeric_column'].sum().compute()

print(result)

在上面的示例中，我们首先使用dd.read_csv函数创建一个Dask DataFrame，然后使用groupby方法按照指定的列进行分组。接下来，我们使用sum函数对分组后的列进行求和操作。最后，通过调用compute方法将结果计算出来并打印出来。

Dask会自动将聚合操作并行化处理，在多个工作进程或线程上对数据进行处理，从而加快计算速度。这使得Dask适用于处理大规模数据集，可以利用多核CPU或分布式计算资源来加速计算过程。

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