nPartitions

最新推荐文章于 2025-03-14 18:32:39 发布
原创 最新推荐文章于 2025-03-14 18:32:39 发布 · 802 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了nPartitions技术的概念及其在系统资源管理中的应用。通过将计算机资源划分为独立的分区，即使某个分区发生故障也不会影响其他分区的正常运行。这种技术允许每个分区运行不同的操作系统，并且可以根据需求灵活地重新配置分区。

单元板以特定的方式分组，使每组资源在电力上与系统中其他组的资源相隔离。这些组称为分区（有时称为硬盘分区或
物理分区），将计算机资源分隔成独立的单元，这样可保护每个资源，以便当一个分区中出现硬件或软件崩溃时，不会
影响到相邻分区中设备的运行。每个分区均能够支持自己的
操作系统，通过使用虚拟分区进一步细分 nPartition 资源，
HP-UX 的多个实例甚至可在同一个 nPartition 中进行1。术语
nPartitions 来自于代数学，其中“n”代表一个可变数目，
表示您可将系统中的单元板以不同方式分组（或重分组），
创建不同数量和大小的分区（以适合您的需要）。
nPartition 最小的构成单元是单元板（即不能使用硬件分区
细分单元板将其分配给多个分区）

【数据分析】Python使用Dask Dataframes并行数据分析
探索世界，改变世界
08-27 1万+
有时你用Python的Pandas打开一个大数据集，尝试获得一些指标，整个事情只是可怕地冻结。 如果您使用大数据，您知道如果您正在使用Pandas，那么您可以等待一小段时间来获得一个简单的系列平均值，让我们甚至不会调用apply。这只是几百万行！当你达到数十亿美元时，你最好开始使用Spark或其他东西。 我不久前发现了这个工具：一种加速Python数据分析的方法，无需获得更好的基础设施或切换语言...
Python数据预处理：使用Dask和Numba并行化加速
slamer的专栏
07-27 1508
如果你善于使用Pandas变换数据、创建特征以及清洗数据等，那么你就能够轻松地使用Dask和Numba并行加速你的工作。单纯从速度上比较，Dask完胜Python，而Numba打败Dask，那么Numba+Dask基本上算是无敌的存在。将数值计算分成Numba sub-function和使用Dask map_partition+apply，而不是使用Pandas。对于100万行数据，使用Panda...
02 Dask源码剖析-Dask的数据模型-Bag
DevLog
07-12 1038
Dask源码剖析是一个专栏，更多章节请点击文章列表查看。后续我会更新更多内容上来。 文章目录Collection：Bag Collection：Bag 对于Bag数据模型，其实从Dask官方进行的用户调研情况来看，这种数据模型较其他数据模型使用的情况是最少的： 但是Bag是较为简单的数据模型，对于理解其他数据模型，比如DataFrame、Array，我认为是有帮助的。所以咱们本节就先了解一下Bag。 ...
python数据框增加一列_在dask数据框中添加一列，并通过滚动窗口对其进行计算 - python...
weixin_39659748的博客
12-05 617
假设我有以下代码，生成一个虚拟的dask数据帧：import pandas as pdimport dask.dataframe as ddpandas_dataframe = pd.DataFrame({'A' : [0,500,1000], 'B': [-100, 200, 300] , 'C' : [0,0,1.0] } )test_data_frame = dd.from_pandas(...
python dask_《使用Python和Dask实现分布式并行计算》2. Introducing Dask(介绍Dask)
weixin_39905037的博客
12-14 1194
楔子现在相信你已经对DAG的工作原理有了基本的理解，那么下面来看看Dask如何使用DAG来创建健壮的、可扩展的workload(控制器)。下面我们要完成两件事：使用Dask的DataFrame API来分析结构化数据集；研究一些有用的诊断工具，并使用low-level Delayed API来创建一个简单的自定义任务图。import sysimport daskprint(dask.__versi...
partitions:partitions（n）返回第n个分区号，最大为Matlab最大的整数功能。-matlab开发
05-31
partitions（n）返回第n个分区号，最大为Matlab最大的整数功能。 示例：partitions(0) 返回 1，partitions(200) 返回 3972999029388。 使用的算法归因于Euler，并在Mathologer的视频中描述了该算法（此代码的灵感...
Codeforces Global Round 7 C. Permutation Partitions
01-03
给定一个 1−n 上的全排列，将这个全排列分成不相交的 k 段，定义该划分的value为各段最大值的和，求该全排列所有可能划分中 value的最大值和满足value最大的划分情况的个数 解题思路 求k个区间的最大值之和的最大值...
dask bag的map_partitions函数
06-24
b = db.from_sequence(range(1, 101), npartitions=10) # 定义一个函数来处理每个分区的数据 def process_partition(partition): return [x ** 2 for x in partition] # 应用 map_partitions result_bag = b.map_...
Dask：Python高效并行计算利器
船长Q的博客
03-14 2115
扩展Python常用工具（如NumPy、Pandas、Scikit-learn等）的功能，通过动态任务调度和分布式计算，能够高效处理超出单机内存容量的大数据。
DASK
weixin_39916734的博客
08-19 9295
一、什么是DASK? Dask 是一个开源项目，为你提供 NumPy 数组、Pandas Dataframes 以及常规 list 的抽象，允许你使用多核处理器并行运行它们的操作。 参考: 在 Python 中，如何运用 Dask 数据进行并行数据分析 ...
TCP/IP中的TTL
踏雪无痕
03-21 1万+
TTL是IP协议包中的一个值，它告诉网络,数据包在网络中的时间是否太长而应被丢弃。有很多原因使包在一定时间内不能被传递到目的地。解决方法就是在一段时间后丢弃这个包，然后给发送者一个报文，由发送者决定是否要重发。TTL的初值通常是系统缺省值，是包头中的8位的域。TTL的最初设想是确定一个时间范围，超过此时间就把包丢弃。由于每个路由器都至少要把TTL域减一，TTL通常表示包在被丢弃前最多能经过的路由器
ECE、UDC、EUDC、NEDC、FTP75工况的解释和区别
热门推荐
小凡的专栏
07-28 3万+
http://www.jjlog.com/ece-udc-eudc-nedc-ftp75.html ECE：Economic Commission for Europe，联合国欧洲经济委员会汽车法规 UDC：Urban Driving Cycle，城市循环工况 EUDC：Extra Urban Driving Cycle，市郊循环工况 NEDC：New Europe Drivi
python︱大规模数据存储与读取、并行计算：Dask库简述
素质云笔记
09-20 2万+
数据结构与pandas非常相似，比较容易理解。 原文文档：http://dask.pydata.org/en/latest/index.html github：https://github.com/dask dask的内容很多，挑一些我比较看好的内容着重点一下。 . 公众号“素质云笔记”定期更新博客内容： 一、数据读取与存储 先来看看dask能读入哪些内容： ...
spark 数据框转 pandas 数据框 分布式
u013385018的专栏
08-24 474
import pandas as pd def _map_to_pandas(rdds): return [pd.DataFrame(list(rdds))] def topas(df, n_partitions=None): if n_partitions is not None: df = df.repartition(n_partitions) df_pand = df.rdd.mapPartitions(_map_to_pandas).collect() .
回车和换行的区别-\n\r什么意思呢？
fulinux的博客
12-13 2572
回车和换行的区别
jquery 遍历select所有的option
phoenixfm的专栏
03-13 4876
var fzr="";      var fzrxm="";      var count =$("#yxry").find("option").length;            for(var i=0;i       fzr+=document.selectteacher.yxry.options[i].value+",";       fzrxm+=document.selectteach
CAXA3D实体设计2023安装教程(含安装包)
最新发布
01-05
CAXA3D实体设计2023安装教程(含安装包)
import dask.dataframe as dd from dask.distributed import Client import pandas as pd def calculate_non_null_ratio(df: dd.DataFrame) -> dd.DataFrame: """ 计算DataFrame各列非空值占比并重命名为原列名 参数: df: 输入的Dask DataFrame 返回: 包含各列非空值占比的DataFrame """ # 计算总行数 total_rows = df.shape[0].compute() non_null_counts = df.notnull().sum().compute() non_null_ratios = non_null_counts / total_rows # 创建结果DataFrame result = dd.DataFrame(non_null_ratios) return result if __name__ == "__main__": # 启动Dask客户端 client = Client() # 示例数据 data = { 'A': [1, 2, None, 4, None], 'B': [None, 2, 3, None, 5], 'C': [1, None, None, 4, 5] } df = dd.from_pandas(pd.DataFrame(data), npartitions=2) # 计算并打印结果 result = calculate_non_null_ratio(df) print(result.compute()) 这个代码报错，请改写
08-27
### 优化 Dask 中计算 DataFrame 各列非空值占比的代码 在使用 Dask 处理大规模数据集时，计算各列非空值（非 NaN）的占比是常见的数据清洗任务。原始代码采用逐列调用 `map_partitions` 的方式，导致性能较低，任务调度开销大。为了提升执行效率，可以利用 Dask 提供的向量化操作一次性完成所有列的计算。 #### 使用 `notnull().sum()` 一次性计算非空值数量 Dask DataFrame 支持对整个 DataFrame 应用 `notnull().sum()`，该操作会返回各列的非空值数量，并保持列对齐结构。该方法避免了逐列调用 `map_partitions` 所带来的额外调度开销，显著提升性能[^1]。 ```python non_null_counts = df.notnull().sum().compute() ``` #### 获取总行数并计算非空值比例 在计算非空值占比时，需要除以总行数。Dask 提供了 `len(df)` 方法来获取数据总行数，该方法在分布式计算中也能正确返回行数[^1]。 ```python total_rows = len(df) non_null_ratios = non_null_counts / total_rows ``` #### 完整优化代码示例 ```python import dask.dataframe as dd # 读取数据 df = dd.read_csv('your_file.csv') # 一次性计算所有列的非空值数量 non_null_counts = df.notnull().sum().compute() # 获取总行数 total_rows = len(df) # 计算各列非空值占比 non_null_ratios = non_null_counts / total_rows print(non_null_ratios) ``` #### 提升执行效率的注意事项 - **避免多次调用 `compute()`**：应尽可能将多个操作合并后统一调用一次 `compute()`，以减少任务调度次数。 - **合理设置分区数**：确保每个分区的数据量适中，避免过多小分区导致调度开销过大。 - **使用 `dask.diagnostics.ProgressBar` 监控进度**：有助于调试和理解任务执行过程，提升用户体验[^1]。 ```python from dask.diagnostics import ProgressBar with ProgressBar(): non_null_counts = df.notnull().sum().compute() ``` #### 数据类型优化与内存管理 为了进一步提升性能，可以参考数据类型优化策略，如将 `float64` 转换为 `float32`、将大整型列转换为更小的整型，以及使用分类类型（`categorical`）处理重复文本数据，以降低内存占用[^1]。 ```python df = df.astype({col: 'float32' for col in df.select_dtypes('float64').columns}) df = df.astype({col: 'category' for col in df.select_dtypes('object').columns}) ``` ###
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值