可以使用groupby
和sort_values
函数来对Dask DataFrame进行分组和排序。
下面是一个示例代码:
import dask.dataframe as dd
# 创建一个示例Dask DataFrame
df = dd.from_pandas(pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, 9, 10],
'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}), npartitions=2)
# 按列'A'对Dask DataFrame进行分组,然后按列'B'进行排序
df_group_sorted = df.groupby('A').apply(lambda x: x.sort_values('B')).compute()
print(df_group_sorted)
这个示例中,我们首先使用dd.from_pandas
函数创建一个Dask DataFrame。然后,我们使用groupby
函数按列'A'对DataFrame进行分组,并使用apply
函数对每个分组进行排序,排序的基准是列'B'。最后,我们使用compute
函数将结果计算出来并打印出来。
注意,compute
函数用于将结果从Dask DataFrame转换为Pandas DataFrame。如果数据量较大,可以考虑使用to_csv
等方法将结果保存到磁盘上。