Question

动作将两个csv（data.csv和label.csv）读取到单个数据帧。

df = dd.read_csv(data_files, delimiter=' ', header=None, names=['x', 'y', 'z', 'intensity', 'r', 'g', 'b'])
df_label = dd.read_csv(label_files, delimiter=' ', header=None, names=['label'])

问题列的连接需要已知的划分。但是，设置索引会对数据进行排序，这是我明确不想要的，因为两个文件的顺序都是匹配的。

df = dd.concat([df, df_label], axis=1)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-11-e6c2e1bdde55> in <module>()
----> 1 df = dd.concat([df, df_label], axis=1)

/uhome/hemmest/.local/lib/python3.5/site-packages/dask/dataframe/multi.py in concat(dfs, axis, join, interleave_partitions)
    573             return concat_unindexed_dataframes(dfs)
    574         else:
--> 575             raise ValueError('Unable to concatenate DataFrame with unknown '
    576                              'division specifying axis=1')
    577     else:

ValueError: Unable to concatenate DataFrame with unknown division specifying axis=1

试过添加'id'列

df['id'] = pd.Series(range(len(df)))

但是，Dataframe的长度导致系列大于内存。

问题显然Dask知道两个Dataframe具有相同的长度：

In [15]:
df.index.compute()
Out[15]:
Int64Index([      0,       1,       2,       3,       4,       5,       6,
                  7,       8,       9,
            ...
            1120910, 1120911, 1120912, 1120913, 1120914, 1120915, 1120916,
            1120917, 1120918, 1120919],
           dtype='int64', length=280994776)
In [16]:
df_label.index.compute()
Out[16]:
Int64Index([1, 5, 5, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,
            ...
            3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3],
           dtype='int64', length=280994776)

如何利用这些知识简单地连接？

Answer 1

解决方案（来自@Primer的评论）：

重新分区和重置索引
使用分配而不是连接

最终代码；

import os
from pathlib import Path
import dask.dataframe as dd
import numpy as np
import pandas as pd



df = dd.read_csv(['data/untermaederbrunnen_station1_xyz_intensity_rgb.txt'], delimiter=' ', header=None, names=['x', 'y', 'z', 'intensity', 'r', 'g', 'b'])
df_label = dd.read_csv(['data/untermaederbrunnen_station1_xyz_intensity_rgb.labels'], header=None, names=['label'])
# len(df), len(df_label), df_label.label.isnull().sum().compute()

df = df.repartition(npartitions=200)
df = df.reset_index(drop=True)
df_label = df_label.repartition(npartitions=200)
df_label = df_label.reset_index(drop=True)

df = df.assign(label = df_label.label)
df.head()

Answer 2

我遇到了同样的问题，并通过确保两个数据帧具有相同数量的分区（因为我们已经知道它们都具有相同的长度）来解决了这个问题：

df = df.repartition(npartitions=200)
df_label = df_label.repartition(npartitions=200)
df = dd.concat([df, df_label], axis=1)

Answer 3

我遇到了类似的问题，解决方案只是使用.compute_chunk_sizes()计算要放入数据帧中的每个dask数组的块大小。之后，就没有问题将它们连接到axis=1的数据框中。

Dask连接的简单方法（水平，轴= 1，列）

3 个答案: