将 Dask 分区写入单个文件答案

【问题标题】：Writing Dask partitions into single file将 Dask 分区写入单个文件
【发布时间】：2017-01-26 18:25:34
【问题描述】：

dask 的新手，当我在dask 数据框中读取它时，我有一个1GB CSV 文件，它在我写入文件时创建了大约 50 个分区，它创建的文件与分区一样多。有没有办法将所有分区写入单个 CSV 文件，有没有办法访问分区？
谢谢。

【问题讨论】：

标签： python dask

【解决方案1】：

简答

不，Dask.dataframe.to_csv 仅将 CSV 文件写入不同的文件，每个分区一个文件。但是，有一些方法可以解决这个问题。

之后连接

也许只是在 dask.dataframe 写入文件后连接文件？这在性能方面可能接近最佳。

df.to_csv('/path/to/myfiles.*.csv')
from glob import glob
filenames = glob('/path/to/myfiles.*.csv')
with open('outfile.csv', 'w') as out:
    for fn in filenames:
        with open(fn) as f:
            out.write(f.read())  # maybe add endline here as well?

或者使用 Dask.delayed

但是，您可以使用dask.delayed 自己完成此操作，using dask.delayed alongside dataframes 提供

这为您提供了一个延迟值列表，您可以随意使用它们：

list_of_delayed_values = df.to_delayed()

然后由您来构建计算以将这些分区顺序写入单个文件。这并不难做到，但会导致调度程序上的一些备份。

编辑 1：（2019 年 10 月 23 日）

在 Dask 2.6.x 中，有一个参数为single_file。默认为False。您可以将其设置为True 以在不使用df.compute() 的情况下获取单个文件输出。

例如：

df.to_csv('/path/to/myfiles.csv', single_file = True)

参考：Documentation for to_csv

【讨论】：

感谢您的回复，在以后的版本中我们可以直接执行此操作。
另一个快速的问题，如果我在将所有内容转换为 pandas datafrme 之后进行计算，那么它是否会将数据加载到内存中？
如果您在 dask.dataframe 上调用 .compute()，那么您将获得一个 pandas 数据框。如果你使用 dask.delayed 那么一切都会变得懒惰。

【解决方案2】：

您可以使用compute 函数将您的dask 数据帧转换为pandas 数据帧，然后使用to_csv。像这样：

df_dask.compute().to_csv('csv_path_file.csv')

【讨论】：

我喜欢简单、直观、实用和干净的代码。 :-)
但在这种情况下，您可以只使用 pandas，因为 df 必须适合内存。