DataFrame का उपयोग
पिछले अभ्यास में, आपने देखा कि किसी टास्क को भागों में कैसे बाँटें और लो-लेवल Python multiprocessing.Pool API का उपयोग करके कई प्रोसेसिंग यूनिट्स पर कैलकुलेशन कैसे चलाएँ।
इसे निचले स्तर पर समझना ज़रूरी है, लेकिन वास्तविक काम में आप आमतौर पर इस तरह की APIs का उपयोग नहीं करेंगे। कई ग्रुप्स पर apply को पैरेलल करने का अधिक सुविधाजनक तरीका, उदाहरण के लिए, dask फ्रेमवर्क और उसके pandas DataFrame के एब्स्ट्रैक्शन का उपयोग करना है।
pandas DataFrame athlete_events आपके वर्कस्पेस में उपलब्ध है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Introduction to Data Engineering
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
import dask.dataframe as dd
# Set the number of partitions
athlete_events_dask = dd.from_pandas(athlete_events, ____=____)