13、Ray Datasets：高效数据处理与机器学习应用

Ray Datasets：高效数据处理与机器学习应用

1. 引言

在数据处理和机器学习领域，高效地处理大规模数据是一项关键挑战。Ray Datasets 提供了强大的功能，能够帮助我们更高效地处理结构化数据，进行复杂的计算和分布式训练。本文将详细介绍 Ray Datasets 的基本使用、计算方法、数据集管道以及与外部库的集成等内容。

2. 创建带模式的数据集

创建带模式的数据集最简单的方法是从 Python 字典列表创建：

import ray

ds = ray.data.from_items([{"id": "abc", "value": 1}, {"id": "def", "value": 2}])
print(ds.schema())  # -> id: string, value: int64

在这个例子中，模式是从传入的字典键中推断出来的。我们还可以在 Ray Datasets 和流行库（如 Pandas）的数据类型之间进行转换：

pandas_df = ds.to_pandas()  # pandas_df 将继承数据集的模式

3. 在 Ray Datasets 上进行计算

Ray Datasets 内置了一些功能，如过滤、排序和创建联合。其中最强大的部分之一是它允许我们利用 Ray 的灵活计算模型，对大量数据进行高效计算。

3.1 使用 .map() 进行自定义转换 </