pandas适合内存可容纳的数据，dask适合超内存的大数据集。1. pandas操作简单适合中小数据；2. dask按分块处理并行计算，适合大数据；3. dask延迟执行优化计算流程；4. 使用dd.read_csv读取大文件并分块处理；5. compute()触发实际计算；6. 结果可用to_csv或to_parquet保存；7. 控制分块大小、避免中间数据、用persist缓存优化内存；8. dask适合单机/小型集群，spark适合大规模分布式场景。
Python处理大数据集，核心在于不能一股脑儿把数据塞进内存。Dask提供了一种优雅的并行计算方案，能让你用熟悉的方式操作超出内存限制的数据。
Dask并行计算指南
Dask DataFrame vs. Pandas DataFrame：我该选哪个？
这问题就像问：“我该用自行车还是汽车？” 取决于你的数据量和计算需求。 Pandas DataFrame 适合内存能装下的中小数据集，操作简单直接。 但如果数据量超过内存，Pandas 就无能为力了。 这时候 Dask DataFrame 就派上用场了。 它将大数据集分成多个小块（partitions），每个小块都是一个 Pandas DataFrame，然后 Dask 可以并行地在这些小块上执行操作。
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所以，选择的关键在于：你的数据是否能完全加载到内存中？ 如果能，Pandas 是首选。 如果不能，Dask DataFrame 是你的救星。 另外，Dask 还能处理 Pandas 难以并行化的复杂计算，即使数据量不大，也能提升效率。
如何使用 Dask DataFrame 读取大型 CSV 文件？
假设你有一个巨大的 CSV 文件，大到无法直接用 Pandas 读取。 Dask DataFrame 提供了 dd.read_csv() 函数，可以轻松解决这个问题。
import dask.dataframe as dd
# 读取大型 CSV 文件
ddf = dd.read_csv('your_large_file.csv')
# 查看 Dask DataFrame 的基本信息
print(ddf.head()) # 查看前几行数据
print(ddf.dtypes) # 查看数据类型
print(ddf.npartitions) # 查看分块数量dd.read_csv() 会自动将 CSV 文件分割成多个小块，并创建一个 Dask DataFrame 对象。 你可以像操作 Pandas DataFrame 一样操作它，例如筛选数据、计算统计量等。 重要的是，Dask 会延迟执行这些操作，只有在你真正需要结果时才会进行计算。
Dask 的计算延迟执行是什么意思？
延迟执行（lazy evaluation）是 Dask 的一个核心概念。 当你对 Dask DataFrame 执行操作时，Dask 并不会立即执行计算，而是创建一个计算图（task graph），记录下你需要执行的操作。 只有当你调用 compute() 方法时，Dask 才会真正开始执行计算。
这种延迟执行的好处在于：
- 优化计算过程： Dask 可以分析整个计算图，并优化计算顺序，避免不必要的计算。
- 减少内存占用： Dask 可以逐步加载和处理数据，避免一次性将所有数据加载到内存中。
- 并行计算： Dask 可以将计算图分解成多个独立的任务，并并行地执行这些任务。
例如：
import dask.dataframe as dd
ddf = dd.read_csv('your_large_file.csv')
# 创建一个计算图，计算 'column_name' 列的平均值
mean_value = ddf['column_name'].mean()
# 此时 mean_value 只是一个 Dask 对象，并没有真正计算
print(type(mean_value))
# 调用 compute() 方法，开始执行计算
result = mean_value.compute()
# 打印计算结果
print(result)如何将 Dask DataFrame 的计算结果保存到磁盘？
Dask DataFrame 提供了多种方式将计算结果保存到磁盘，例如保存为 CSV 文件、Parquet 文件等。
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保存为 CSV 文件： 使用
ddf.to_csv()方法可以将 Dask DataFrame 保存为多个 CSV 文件，每个小块对应一个 CSV 文件。import dask.dataframe as dd ddf = dd.read_csv('your_large_file.csv') result = ddf.groupby('column_a')['column_b'].mean() result.to_csv('output_*.csv', single_file=False) #output_*.csv 是文件名模板 -
保存为 Parquet 文件： Parquet 是一种列式存储格式，适合存储大型数据集，可以提高查询效率。 使用
ddf.to_parquet()方法可以将 Dask DataFrame 保存为 Parquet 文件。import dask.dataframe as dd ddf = dd.read_csv('your_large_file.csv') result = ddf.groupby('column_a')['column_b'].mean() result.to_parquet('output.parquet', write_index=False)
选择哪种格式取决于你的具体需求。 如果你需要与其他工具共享数据，CSV 文件可能更方便。 如果你需要高效地查询数据，Parquet 文件是更好的选择。
如何使用 Dask 优化内存使用？
Dask 的一个强大之处在于它能有效地管理内存，即使处理超出内存的数据集也能游刃有余。 但是，如果使用不当，仍然可能遇到内存问题。 以下是一些优化 Dask 内存使用的方法：
控制分块大小 (Partition Size)： Dask 将数据分成多个块进行处理。 分块大小直接影响内存使用。 更小的块可以减少每次加载到内存中的数据量，但会增加任务调度的开销。 你可以通过
blocksize参数来控制分块大小。 例如，dd.read_csv('your_large_file.csv', blocksize="64MB")将每个块的大小设置为 64MB。 调整分块大小需要根据你的数据和硬件配置进行实验。避免不必要的中间数据： 尽量避免创建不必要的中间数据。 例如，如果你只需要计算某个列的平均值，就不要先创建一个包含所有列的新 DataFrame。
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使用
persist()方法： 如果你需要多次使用同一个 Dask 对象，可以使用persist()方法将其缓存在内存中。 这样可以避免重复计算，提高效率。 但是，要注意控制缓存的大小，避免占用过多内存。import dask.dataframe as dd ddf = dd.read_csv('your_large_file.csv') ddf = ddf.persist() # 将 ddf 缓存在内存中 # 后续操作可以直接使用缓存的 ddf，避免重复读取数据 mean_value = ddf['column_name'].mean().compute() 使用 Dask 的诊断工具： Dask 提供了丰富的诊断工具，可以帮助你分析内存使用情况。 例如，你可以使用 Dask 的 dashboard 来监控任务的执行情况和内存占用。
Dask 和 Spark：我该选择哪个？
Dask 和 Spark 都是用于并行计算的工具，但它们的设计理念和适用场景有所不同。
Dask： 更像是一个灵活的并行计算框架，可以与现有的 Python 代码无缝集成。 它擅长处理各种数据类型和计算任务，包括 NumPy 数组、Pandas DataFrame 和自定义 Python 对象。 Dask 的调度器更加轻量级，适合在单机或小型集群上运行。
Spark： 是一个更重量级的分布式计算平台，专注于处理大规模数据集。 它提供了丰富的 API 和工具，例如 Spark SQL、Spark Streaming 和 MLlib。 Spark 的调度器更加复杂，适合在大型集群上运行。
选择 Dask 还是 Spark 取决于你的具体需求。 如果你已经熟悉 Python 生态系统，并且需要在单机或小型集群上处理各种数据类型和计算任务，Dask 是一个不错的选择。 如果你需要处理超大规模数据集，并且需要使用 Spark 提供的丰富 API 和工具，Spark 可能更适合你。 另外，Dask 可以与 Spark 集成，例如使用 Dask DataFrame 读取 Spark DataFrame 的数据。
