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CSVs से Dask DataFrames बनाना

पहले, आपने Spotify गानों के डेटा का विश्लेषण loops और delayed functions के साथ किया था. अब आप जानते हैं कि वही काम Dask DataFrame से और भी सरलता से किया जा सकता है. आइए देखें, अगर आप पहले वाले ही टास्क्स को loops की जगह इन तरीकों से करें, तो वे कितने आसान हो जाते हैं. सबसे पहले, आपको डेटासेट को एक Dask DataFrame में लोड करना होगा.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Dask के साथ Parallel Programming

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • dask.dataframe सबपैकेज को dd नाम से इम्पोर्ट करें.
  • data/spotify फ़ोल्डर की सभी CSV फ़ाइलों को अधिकतम blocksize 1MB रखते हुए पढ़ें.
  • 'release_date' कॉलम में मौजूद strings को datetimes में बदलने के लिए dd.to_datetime() फंक्शन का उपयोग करें.
  • DataFrame की .head() मेथड से टेबल की 5 पंक्तियाँ दिखाएँ.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import dask dataframe as dd
____

# Load in the DataFrame
df  = ____

# Convert the release_date column from string to datetime
____

# Show 5 rows of the DataFrame
print(____)
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