算法金 | Dask，一个超强的 python 库

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原文链接：Dask，一个超强的 python 库

1 Dask 概览

在数据科学和大数据处理的领域，高效处理海量数据一直是一项挑战。

为了应对这一挑战，我们需要强大而灵活的工具。今天，我将向大家介绍一款备受瞩目的 Python 库 —— Dask。

Dask 是一款用于并行计算的灵活、开源的库，它使得处理大规模数据变得更加容易。

Dask 提供了动态的并行计算工具，可以在单机或分布式系统上运行，让我们能够处理比内存更大的数据集。

https://github.com/dask/dask

1.1 Dask 的核心概念

Dask 的核心概念之一是分布式。它能够在集群上运行任务，通过分布式计算来加速处理。

此外，Dask 还支持延迟计算，这意味着它只在需要时才会计算结果，避免了不必要的计算开销。

1.2 Dask 的优势

• 可扩展性：Dask 可以轻松扩展到集群中的多台机器，处理比内存更大的数据集。

• 灵活性：Dask 与众多常用的 Python 数据科学库（如 NumPy、Pandas）兼容，使得迁移现有代码变得更加容易。

• 动态计算：Dask 采用延迟计算，只有在需要时才计算结果，提高了计算效率。

1.3 安装 Dask

首先，让我们来安装 Dask。打开你的终端并输入以下命令：

pip install dask

1.4 使用 Dask 处理数据

让我们通过一个简单的例子来演示如何使用 Dask 处理数据。

假设我们有一个大型的CSV文件，我们想要计算某一列的平均值。

import dask.dataframe as dd# 读取大型CSV文件
df = dd.read_csv('large_dataset.csv')# 计算某一列的平均值
result = df['column_name'].mean()# 打印结果
print(result.compute())

2 一个具体示例：传感器数据处理

案例：对比 Pandas 与 Dask 在大规模传感器数据处理上的性能，一起来看看吧。

创造一个大规模的传感器数据集，包含传感器ID、时间戳、测量值等信息。使用 Pandas 和 Dask 进行数据处理，如计算每个传感器的平均测量值。

• 首先，我们生成一个包含传感器ID、时间戳和测量值的大规模传感器数据集。

• 然后，我们使用 Pandas 和 Dask 分别进行数据处理，通过对比运行时间来展示 Dask 在大规模数据集上的性能优势。

import numpy as np
import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
from datetime import datetime# 生成大规模传感器数据集
sensor_ids = np.random.randint(low=1, high=101, size=10**6)
timestamps = pd.date_range(start=datetime(year=2022, month=1, day=1), periods=10**6, freq='T')
measurements = np.random.random(size=10**6) * 100df_sensor = pd.DataFrame({'SensorID': sensor_ids,'Timestamp': timestamps,'Measurement': measurements
})df_sensor.to_csv('large_sensor_data.csv', index=False)# 使用 Pandas 进行数据处理并建立性能基线
def pandas_data_processing():df_pandas = pd.read_csv('large_sensor_data.csv')result = df_pandas.groupby('SensorID').agg({'Measurement': 'mean'})%timeit pandas_data_processing()

输出：

2.48 s ± 814 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

可以观察到，使用Pandas进行groupby操作需要耗费2.48秒的时间。

现在，我们切换到Dask，运行相同的groupby查询。

# 使用 Dask 读取大型传感器数据 CSV 文件
ddf_sensor = dd.read_csv('large_sensor_data.csv')# 使用 Dask 进行相同的数据处理
def dask_data_processing():result_dask = ddf_sensor.groupby('SensorID').agg({'Measurement': 'mean'}).compute()%timeit dask_data_processing()

输出：

5.48 ms ± 592 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

对于相似的任务，Dask的处理速度仅需5.48毫秒，这意味着性能有了明显的提升。

对比：

在Pandas执行groupby操作时，运算时间长达2.48秒。

而通过使用Dask进行相同的groupby查询，在相同的操作下，Dask仅需5.48毫秒，性能得到了显著的改善。

3 Dask 使用示例

Dask 团队贴心的提供了一系列的使用示例

Basic Examples

• Dask数组

• Dask Bags

• Dask数据框

• 使用Dask Delayed进行自定义工作负载

• 自定义工作负载

• Dask用于机器学习

• 在SQL上操作Dask数据框

• Xarray与Dask数组

• 抵御硬件故障

Dataframes

• 数据框：读取和写入数据

• 数据框：按组操作

• 从Pandas到Dask的注意事项

• 创建两个进行比较的数据框：

• Dask数据框 vs Pandas数据框

• 读取/保存文件

• 按组聚合 - 自定义聚合

• 数据框：读取混乱数据

• 制造一些混乱的数据

• 读取混乱的数据

• 构建延迟读取器

• 组装Dask数据框

Machine Learning

• 块状集成方法

• 将Scikit-Learn扩展到小数据问题

• 评分和预测大型数据集

• 使用PyTorch进行批处理预测

• 在大型数据集上训练模型

• 逐步训练大型数据集

• 文本矢量化管道

• 使用Dask进行超参数优化

• 扩展XGBoost

• 使用投票分类器

• 使用TPOT自动化机器学习

• 广义线性模型

• 奇异值分解

Applications

• 分析托管在Web上的JSON数据

• 异步/等待和非阻塞执行

• 异步计算：Web服务器 + Dask

• 尴尬的并行工作负载

• 处理不断变化的工作流程

• 图像处理

• 使用Prefect进行ETL流水线

• 使用Numba进行模板计算

• 时间序列预测

总结

Dask 是处理大规模数据的一项重要工具，它的灵活性和可扩展性使其在数据科学领域备受欢迎。

通过这篇简要介绍，相信你对 Dask 已经有了初步了解。

如果你处理的数据量较大，或者希望提高数据处理效率，不妨尝试在你的项目中引入 Dask，开启大数据处理的新境界。

THE END !

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