【发布时间】:2020-02-24 16:59:28
【问题描述】:
新手 dask ,任何帮助表示赞赏! 基本上,我从 540 个 csv 文件中读取 csv 文件(超出 RAM),并且每次我读取 csv 时,我都会应用 2 个过滤条件来获取 2 个输出文件,尽管 dask 正在完成它的工作,但同一块需要两倍的时间。我怎样才能为此编写有效的代码。
pricing_data = dd.read_csv(os.path.join('Selection Tool', 'prc_data','original','*.csv'),dtype={'BENCHMARK YIELD': 'object',
'BID YIELD': 'object','SPREAD': 'object'},parse_dates=['PRICING DATE'],assume_missing=True,low_memory=False)
pricing_data['Running_Month_ISIN'] = pricing_data['PRICING DATE'].apply(lambda x: x.strftime('%m%Y'), meta=('PRICING DATE', 'object')) + pricing_data['ISIN']
pricing_data['ISIN_PRICING_DATE'] = pricing_data['ISIN'] + pricing_data['PRICING DATE'].dt.strftime('%Y%m%d').astype(str) # master pricing data
pricing_data['PRICING_DATE_ISIN'] = pricing_data['PRICING DATE'].dt.strftime('%Y%m%d').astype(str) + pricing_data['ISIN']
prc_output2 = pricing_data[pricing_data.PRICING_DATE_ISIN.isin(matching_list_2)].compute()
prc_output1 = pricing_data[pricing_data.Running_Month_ISIN.isin(matching_list_1)].compute()
【问题讨论】:
标签: dask