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我想知道为什么 dd.from_bcolz() 在调用时立即开始进行一些处理（当 N 列上升并且有字符串类型列时会增长很多）。

并且 dd.read_hdf() 在调用时不会做太多处理，但只有在使用 dask.dataframe 时才会进行 - 然后 read_hdf() 逐块读取和处理 HDF5 ...

我喜欢 read_hdf 现在的工作方式，唯一的问题是 hdf5 表不能超过 ~1200 列，并且数据框不支持数组列。而且 hdf5 格式毕竟不是基于列的......

In [1]: import dask.dataframe as dd

In [2]: import pandas as pd

In [3]: import bcolz, random

In [4]: import numpy as np

In [5]: N = int(1e7)

In [6]: int_col = np.linspace(0, 1, N)

In [7]: ct_disk = bcolz.fromiter(((i,i) for i in range(N)), dtype="i8,i8",\
   ...:                          count=N, rootdir=r'/mnt/nfs/ct_.bcolz')

In [8]: for i in range(10): ct_disk.addcol(int_col)

In [9]: import dask.dataframe as dd

In [10]: %time dd.from_bcolz(r'/mnt/nfs/ct_.bcolz', chunksize=1000000, lock=False)
CPU times: user 8 ms, sys: 16 ms, total: 24 ms
Wall time: 32.6 ms
Out[10]: dd.DataFrame<from_bc..., npartitions=10, divisions=(0, 1000000, 2000000, ..., 9000000, 9999999)>

In [11]: str_col= [''.join(random.choice('ABCD1234') for _ in range(5)) for i in range(int(N/10))]*10

In [12]: ct_disk.addcol(str_col, dtype='S5')

In [13]: %time dd.from_bcolz(r'/mnt/nfs/ct_.bcolz', chunksize=1000000, lock=False)
CPU times: user 2.36 s, sys: 56 ms, total: 2.42 s
Wall time: 2.44 s
Out[13]: dd.DataFrame<from_bc..., npartitions=10, divisions=(0, 1000000, 2000000, ..., 9000000, 9999999)>

In [14]: for i in range(10): ct_disk.addcol(str_col, dtype='S5')

In [15]: %time dd.from_bcolz(r'/mnt/nfs/ct_.bcolz', chunksize=1000000, lock=False)
CPU times: user 25.3 s, sys: 511 ms, total: 25.8 s
Wall time: 25.9 s
Out[15]: dd.DataFrame<from_bc..., npartitions=10, divisions=(0, 1000000, 2000000, ..., 9000000, 9999999)>

当 N (nrows) 长大时，情况会变得更糟。

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它看起来像今天写的那样from_bcolz自动对对象 dtype 列进行分类。因此，它正在全面读取所有对象 dtype 列并调用unique它们。您可以通过设置将其关闭categorize=False。

如果您认为应该更改此行为，请提出 github 问题。

于 2016-07-29T01:15:06.517 回答