Python 教程:使用 Dask 预处理大型数据集初学者指南

Dask 是一个功能强大的 Python 库，可让您对大型数据集并行执行复杂计算。当处理不适合内存的数据时，它特别有用。在本教程中，我们将介绍使用 Dask 预处理数据的过程，并演示如何使用它来高效处理大型数据集。

首先，让我们从安装 Dask 开始。您可以通过运行以下命令来安装它：

!pip install dask

接下来，让我们从 CSV 文件创建一个 Dask DataFrame。Dask DataFrames 类似于 Pandas DataFrames，但它们旨在处理大于内存的数据集。您可以通过运行以下命令创建 Dask DataFrame：

import dask.dataframe as dd

df = dd.read_csv("large_dataset.csv")

现在我们有了 Dask DataFrame，我们可以开始预处理数据了。一个常见的预处理步骤是删除任何具有缺失值的行。我们可以通过运行来做到这一点：

df = df.dropna()

另一个常见的预处理步骤是将列转换为特定的数据类型。例如，我们可能希望将一列字符串转换为一列整数。我们可以通过运行来做到这一点：

df["column_name"] = df["column_name"].astype("int64")

我们还可以根据特定条件过滤数据。例如，假设我们只想保留“A”列中的值大于 5 的行。我们可以通过运行来做到这

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