Python dask 模块：如何使用

import dask.dataframe as dd  # 引入Dask的DataFrame模块
# 读取一个大规模的CSV文件，Dask会通过延迟计算优化性能
df = dd.read_csv('large_dataset.csv')  # 使用Dask读取大数据集

# 计算总和，具体的计算在此时不会立即发生
total = df['column_name'].sum()  # 计算某一列的总和

# 实际执行计算并获取结果
result = total.compute()  # 触发计算并获取结果
print(result)  # 输出结果

from dask import delayed  # 引入Dask的延迟计算功能
import numpy as np  # 引入NumPy用于计算

@delayed  # 使用Dask的延迟计算装饰器
def compute_square(x):
    return x ** 2  # 返回数字的平方

# 创建任务列表
tasks = [compute_square(i) for i in range(10)]  # 为0-9的每个数字创建延迟计算任务

# 执行任务并聚合结果
results = dask.compute(*tasks)  # 并行计算所有任务
print(results)  # 输出每个数的平方值

import dask.dataframe as dd  # 引入Dask的DataFrame模块
import pandas as pd  # 引入Pandas

# 使用Pandas创建一个DataFrame
pdf = pd.DataFrame({'A': range(1, 101), 'B': range(101, 201)})  # 创建一个Pandas DataFrame

# 将Pandas DataFrame转换为Dask DataFrame
ddf = dd.from_pandas(pdf, npartitions=10)  # 分成10个分区

# 计算每一列的平均值
mean_values = ddf.mean().compute()  # 计算平均值并触发计算
print(mean_values)  # 输出每列的平均值