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python - 基于列值的Python Dask数据框分离

问题描述

我是 python dask 的新手（对 pandas 有一点经验）。我有一个大的 Dask 数据框（约 10 到 2000 万行），我必须根据唯一的列值将其分开。

例如，如果我有以下包含 C1 到 Cn 列的数据框（抱歉，不知道如何在 stackoverflow 中制作正确的表格）并且我想为 C2 列的每个唯一值创建子集数据框

Base Dataframe:


|Ind| C1 | C2 |....| Cn |
|-----------------------|
| 1 |val1| AE |....|time|
|-----------------------|
| 2 |val2| FB |....|time|
|-----------------------|
|...|....| .. |....| ...|
|-----------------------|
| n |valn| QK |....|time|

Subset Dataframes to be created:

Subset 1:

|Ind| C1 | C2 |....| Cn |
|-----------------------|
| 1 |val1| AE |....|time|
|-----------------------|
| 2 |val2| AE |....|time|
|-----------------------|
|...|....| .. |....| ...|
|-----------------------|
| n |valn| AE |....|time|

Subset 2

|Ind| C1 | C2 |....| Cn |
|-----------------------|
| 1 |val1| FB |....|time|
|-----------------------|
| 2 |val2| FB |....|time|
|-----------------------|
|...|....| .. |....| ...|
|-----------------------|
| n |valn| FB |....|time|


and so on.

我目前的方法是获取 C2 的所有唯一值并迭代地过滤每个这些值的基本数据帧。但这需要很长时间。我目前正在研究如何改进这个过程，但如果你们中的任何人能给我一些建议，我将不胜感激。

标签： pythondataframesubsetdata-sciencedask

解决方案

在我看来，您可以使用groupbyinpandas和获得相同的子集dask。

import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
import numpy as np
import string

N = 5
rndm2 = lambda :"".join(np.random.choice(list(string.ascii_lowercase), 2))
df_sample = pd.DataFrame({"C1":np.arange(N),
                          "C2":[rndm2() for i in range(N)],
                          "C3":np.random.randn(N)})

M = 2
df = pd.concat([df_sample for i in range(M)], ignore_index=True)
df["C4"] =  np.random.randn(N*M)

在这里，我只是打印print(list(df.groupby("C2"))[0][1])以向您展示每个组中的内容：

   C1  C2        C3        C4
3   3  bx  0.668654 -0.237081
8   3  bx  0.668654  0.619883

如果您需要对磁盘进行良好分区，您可以执行以下操作

ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=4)
ddf.to_parquet("saved/", partition_on=["C2"])

# You can check that the parquet files
# are in separated folder as
! ls saved/ # If you are on Linux

'C2=iw'  'C2=jl'  'C2=qf'  'C2=wy'  'C2=yr'   _common_metadata

现在，如果您想使用这些组执行一些计算，您可以应用您的函数fun并map_partitions注意输出元数据。

df = dd.read_parquet("saved/")
out = df.map_partitions(lambda x: fun(x)).compute() # you should add your output meta

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