6

我有一个简单的可并行化任务，即为跨多个文件拆分的许多表独立计算结果。我可以构建延迟或 dask.dataframe 列表（并且也尝试过使用，例如 dict），但我无法获得所有要计算的结果（我可以使用 dask 图形样式字典获取单个结果.get()，但同样不能轻松计算所有结果）。这是一个最小的例子：

>>> df = dd.from_pandas(pd.DataFrame({'a': [1,2]}), npartitions=1)
>>> numbers = [df['a'].mean() for _ in range(2)]
>>> dd.compute(numbers)
([<dask.dataframe.core.Scalar at 0x7f91d1523978>,
  <dask.dataframe.core.Scalar at 0x7f91d1523a58>],)

相似地：

>>> from dask import delayed
>>> @delayed
... def mean(data):
...     sum(data) / len(data)
>>> delayed_numbers = [mean([1,2]) for _ in range(2)]
>>> dask.compute(delayed_numbers)
([Delayed('mean-0e0a0dea-fa92-470d-b06e-b639fbaacae3'),
  Delayed('mean-89f2e361-03b6-4279-bef7-572ceac76324')],)

我想得到 [3, 3]，这是我基于延迟的集合文档所期望的。

对于我真正的问题，我实际上想在 HDF5 文件中的表上进行计算，但鉴于我可以使用它，dask.get()我很确定我已经指定了我的 deferred / dask 数据帧步骤。

我会对直接生成字典的解决方案感兴趣，但我也可以只将 (key, value) 元组列表返回到dict()，这可能不会对性能造成巨大影响。

4

1 回答 1

8

Compute 将许多集合作为单独的参数。尝试如下表达你的论点：

In [1]: import dask.dataframe as dd

In [2]: import pandas as pd

In [3]: df = dd.from_pandas(pd.DataFrame({'a': [1,2]}), npartitions=1)

In [4]: numbers = [df['a'].mean() for _ in range(2)]

In [5]: dd.compute(*numbers)  # note the *
Out[5]: (1.5, 1.5)

或者，可能更常见：

In [6]: dd.compute(df.a.mean(), df.a.std())
Out[6]: (1.5, 0.707107)
于 2016-05-24T01:11:22.500 回答