Python 仪表板 map_partitions

Question

可能是此的延续，使用 map_partitions 的 dask 文档示例。

import dask.dataframe as dd
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5],     'y': [1., 2., 3., 4., 5.]})
ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=2)

from random import randint

def myadd(df):
    new_value = df.x + randint(1,4)
    return new_value

res = ddf.map_partitions(lambda df: df.assign(z=myadd)).compute()
res

在上面的代码中，randint 只被调用一次，而不是像我期望的那样每行调用一次。怎么会？

输出：

X Y Z

1 1 4

2 2 5

3 3 6

4 4 7

5 5 8

Answer 1

如果您在原始 pandas 数据帧上执行相同的操作 (df.x + randint(1,4))，您只会得到一个随机数，添加到该列的每个先前值。这与 pandas 的情况完全相同，除了它为每个分区调用一次 - 这就是 map_partition 所做的。

如果您希望每一行都有一个新的随机数，您应该首先考虑如何使用 pandas 实现这一点。我可以立即想到两个：

df.x.map(lambda x: x + random.randint(1, 4))

或

df.x + np.random.randint(1, 4, size=len(df.x))

如果您将 newvalue = 行替换为其中之一，它将按预期工作。

Python 仪表板 map_partitions

Python Dask map_partitions

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