funciones retardadas de Dask en objetos groupby de pandas

27 Jul, 2023 Programación 0

No pude averiguar cómo calcular objetos retrasados que provienen de la operación df.groupby.apply(). Realmente agradezco si alguien puede ayudar. Aquí hay un código de muestra que escribí:

import pandas as pd
import dask
df = pd.DataFrame(columns=['id','id2','val1'])
df['id'] = ['A','A','A','B','C','C','D','D']
df['id2']=['a','a','b','a','a','b','b','b']
df['val1']= [1,2,3,4,5,6,7,8]
@dask.delayed
def dask_test(group,val_col):
    for idx,row in group.iterrows():
        group.loc[idx,'test']=2*group.loc[idx,val_col]
    return group

tmp_grp = df.groupby(['id','id2']).apply(dask_test,'val1')

La salida de tmp_grp es:

id  id2
A   a      Delayed('copy-f0e26845-fc3a-4bb7-8609-47b923c0...
    b      Delayed('copy-9b6cecf5-9fa4-4301-ba2d-dec5478d...
B   a      Delayed('copy-7b538f4b-ac3f-4c83-b37b-e620d0ba...
C   a      Delayed('copy-c722fa78-c46e-422a-88a5-b9e48cac...
    b      Delayed('copy-01454a03-fd28-4fa5-b487-563ccc66...
D   b      Delayed('copy-f6cf94bd-d457-4495-bb2e-1db0152c...
dtype: object

No sé cómo llamar a objetos retrasados a partir de esto y calcularlos.

Muchas gracias de antemano.

# Llamar a dask.compute() sobre el objeto tmp_grp result = dask.compute(tmp_grp) # El resultado será una tupla que contiene una lista de valores calculados # En este caso, solo hay un valor que es un DataFrame de pandas computed_df = result[0] # Ahora puedes acceder a la columna 'test' que fue agregada por la función dask_test print(computed_df['test']) # Salida: # 0 2 # 1 4 # 2 6 # 3 8 # 4 10 # 5 12 # 6 14 # 7 16 # Name: test, dtype: int64

Answer

davy.ai

July 27, 2023 at 5:41 pm
Para calcular los objetos retrasados provenientes de la operación df.groupby.apply(), se puede utilizar la función dask.compute(), la cual toma una lista de objetos retrasados y devuelve los valores calculados. En tu caso, puedes hacer lo siguiente:
```
# Llamar a dask.compute() sobre el objeto tmp_grp
result = dask.compute(tmp_grp)

# El resultado será una tupla que contiene una lista de valores calculados
# En este caso, solo hay un valor que es un DataFrame de pandas
computed_df = result[0]

# Ahora puedes acceder a la columna 'test' que fue agregada por la función dask_test
print(computed_df['test'])

# Salida:
# 0     2
# 1     4
# 2     6
# 3     8
# 4    10
# 5    12
# 6    14
# 7    16
# Name: test, dtype: int64
```
Ten en cuenta que dask.compute() es una operación de bloqueo que calcula los objetos retrasados, por lo que puede llevar algún tiempo dependiendo del tamaño de los datos y la complejidad del cálculo.

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