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算法金 | Dask，一个超强的 python 库

news 2025/8/7 2:12:24

本文来源公众号“算法金”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。

原文链接：Dask，一个超强的 python 库

1 Dask 概览

在数据科学和大数据处理的领域，高效处理海量数据一直是一项挑战。

为了应对这一挑战，我们需要强大而灵活的工具。今天，我将向大家介绍一款备受瞩目的 Python 库 —— Dask。

Dask 是一款用于并行计算的灵活、开源的库，它使得处理大规模数据变得更加容易。

Dask 提供了动态的并行计算工具，可以在单机或分布式系统上运行，让我们能够处理比内存更大的数据集。

https://github.com/dask/dask

1.1 Dask 的核心概念

Dask 的核心概念之一是分布式。它能够在集群上运行任务，通过分布式计算来加速处理。

此外，Dask 还支持延迟计算，这意味着它只在需要时才会计算结果，避免了不必要的计算开销。

1.2 Dask 的优势

可扩展性：Dask 可以轻松扩展到集群中的多台机器，处理比内存更大的数据集。
灵活性：Dask 与众多常用的 Python 数据科学库（如 NumPy、Pandas）兼容，使得迁移现有代码变得更加容易。
动态计算：Dask 采用延迟计算，只有在需要时才计算结果，提高了计算效率。

1.3 安装 Dask

首先，让我们来安装 Dask。打开你的终端并输入以下命令：

pip install dask

1.4 使用 Dask 处理数据

让我们通过一个简单的例子来演示如何使用 Dask 处理数据。

假设我们有一个大型的CSV文件，我们想要计算某一列的平均值。

import dask.dataframe as dd# 读取大型CSV文件
df = dd.read_csv('large_dataset.csv')# 计算某一列的平均值
result = df['column_name'].mean()# 打印结果
print(result.compute())

2 一个具体示例：传感器数据处理

案例：对比 Pandas 与 Dask 在大规模传感器数据处理上的性能，一起来看看吧。

创造一个大规模的传感器数据集，包含传感器ID、时间戳、测量值等信息。使用 Pandas 和 Dask 进行数据处理，如计算每个传感器的平均测量值。

首先，我们生成一个包含传感器ID、时间戳和测量值的大规模传感器数据集。
然后，我们使用 Pandas 和 Dask 分别进行数据处理，通过对比运行时间来展示 Dask 在大规模数据集上的性能优势。

import numpy as np
import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
from datetime import datetime# 生成大规模传感器数据集
sensor_ids = np.random.randint(low=1, high=101, size=10**6)
timestamps = pd.date_range(start=datetime(year=2022, month=1, day=1), periods=10**6, freq='T')
measurements = np.random.random(size=10**6) * 100df_sensor = pd.DataFrame({'SensorID': sensor_ids,'Timestamp': timestamps,'Measurement': measurements
})df_sensor.to_csv('large_sensor_data.csv', index=False)# 使用 Pandas 进行数据处理并建立性能基线
def pandas_data_processing():df_pandas = pd.read_csv('large_sensor_data.csv')result = df_pandas.groupby('SensorID').agg({'Measurement': 'mean'})%timeit pandas_data_processing()

输出：

2.48 s ± 814 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

可以观察到，使用Pandas进行groupby操作需要耗费2.48秒的时间。

现在，我们切换到Dask，运行相同的groupby查询。

# 使用 Dask 读取大型传感器数据 CSV 文件
ddf_sensor = dd.read_csv('large_sensor_data.csv')# 使用 Dask 进行相同的数据处理
def dask_data_processing():result_dask = ddf_sensor.groupby('SensorID').agg({'Measurement': 'mean'}).compute()%timeit dask_data_processing()

输出：

5.48 ms ± 592 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

对于相似的任务，Dask的处理速度仅需5.48毫秒，这意味着性能有了明显的提升。

对比：

在Pandas执行groupby操作时，运算时间长达2.48秒。

而通过使用Dask进行相同的groupby查询，在相同的操作下，Dask仅需5.48毫秒，性能得到了显著的改善。